基于Super-SBM模型的交通运输碳排放效率研究
发布时间：2021-08-31 08:17
交通运输业是我国主要的碳排放行业,如何在满足人民日益扩大的交通运输需求的同时制定并贯彻落实交通运输节能减排政策,已成为目前中国社会面临的重要问题。本文首先采用考虑非期望产出的Super-SBM模型,测算2004-2015年我国30个省份交通运输碳排放效率并评价分析;其次,计算变异系数、基尼系数和泰尔指数以探究我国省域层面的交通运输碳排放效率差异,基于泰尔指数的差异分解法探究区域层面的交通运输碳排放效率差异,解析差异结构以寻找差异成因;最后,构建面板数据模型,采用多种回归方法,考察城镇化水平、交通行业发展规模、交通运输结构、节能技术水平、要素禀赋和产业结构对交通运输碳排放效率的影响。研究结果表明:（1）我国整体交通运输碳排放效率水平不高,呈由东向西逐级递减的趋势。各省份交通运输碳排放效率的变动趋势基本呈现2005-2009年下降、2009-2015年缓慢上升的“U”型变化特征。（2）从省域层面看,2004-2015年我国交通运输碳排放效率差异总体而言有所增加,仍存在进一步缩小的空间;从区域层面看,我国交通运输碳排放效率的区域内差异是总体差异的主要来源,但区域间差异也不容忽视,西部地区交通...
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
径向与非径向DEA模型
1111 /min11 ( / )mi ikiqr rkrs xms yq s.t.1,-nij j i ikj j kx s x （2.2）1,y +nrj j i rkj j k s y j , s , s0 i 1,2, , m; r 1,2, , q ; j 1,2, , n ( j k)如图 2.1 所示，生产前沿面为 ABCD，其中 B、C 两点为有效 DMU，E 点为无效DMU，若采用径向的测算方法测算 E 点的效率，结果是1OE /OE ；若采用非径向的测算方法考虑松弛改进的部分时，结果是 1OE /BE OE，测算结果更准确。YY
23图 3.1 2004-2015 年交通运输碳排放效率变动趋势由图 3.1 知，从全国范围来看，2004-2015 年间我国交通运输碳排放效率值的平均水平为 0.7307，除了在 2005 年到达最高水平 0.8387 之外，其余年份的效率值均处于0.6-0.8 区间内，可见，我国整体交通运输碳排放效率水平不高，交通运输行业节能减排潜力很大；就区域层面来看，东、中、西部地区的交通运输碳排放效率存在差异，总体呈现由东向西逐级递减的趋势，东部地区交通运输碳排放效率大于全国大于中、西部地区。2004-2015 年，东部地区效率均值为 0.7907
【参考文献】：
期刊论文
[1]吉林省交通运输碳排放灰色关联与预测分析[J]. 卢晓玲,高标. 综合运输. 2017(12)
[2]基于IEA统计视角的我国交通碳排放测度与修正[J]. 周银香,李蒙娟. 绿色科技. 2017(12)
[3]中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析[J]. 张诗青,王建伟,郑文龙. 环境科学学报. 2017(12)
[4]中国制造业行业碳排放效率及其影响因素[J]. 曲晨瑶,李廉水,程中华. 科技管理研究. 2017(08)
[5]我国城市整体交通运输流发展的时空演化及其空间关联性分析[J]. 王绍博,郭建科. 干旱区资源与环境. 2017(02)
[6]中国交通运输碳排放时空演变及差异分析[J]. 袁长伟,张倩,芮晓丽,焦萍. 环境科学学报. 2016(12)
[7]中国交通运输业碳排放的测算及影响因素[J]. 谢守红,蔡海亚,夏刚祥. 干旱区资源与环境. 2016(05)
[8]中国交通CO2排放时空格局演变及其影响因素——基于2000～2012年30个省（市）面板数据的分析[J]. 杨文越,李涛,曹小曙. 地理科学. 2016(04)
[9]陕西省交通运输业碳排放影响因素分解研究[J]. 袁长伟,李若影,芮晓丽,白娟. 长安大学学报(社会科学版). 2016(02)
[10]区域交通运输业碳排放效率影响因素研究[J]. 卢建锋,傅惠,王小霞. 交通运输系统工程与信息. 2016(02)
博士论文
[1]交通运输碳排放时空特征及演变机理研究[D]. 高洁.长安大学 2013
硕士论文
[1]基于STIRPAT模型的区域交通运输碳排放影响因素分析[D]. 庞琳.北京交通大学 2017
[2]交通运输业碳排放脱钩效应及其脱钩路径分析[D]. 白娟.长安大学 2017
[3]中国交通运输行业碳排放影响因素研究[D]. 年江.厦门大学 2014
本文编号：3374556
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
径向与非径向DEA模型
1111 /min11 ( / )mi ikiqr rkrs xms yq s.t.1,-nij j i ikj j kx s x （2.2）1,y +nrj j i rkj j k s y j , s , s0 i 1,2, , m; r 1,2, , q ; j 1,2, , n ( j k)如图 2.1 所示，生产前沿面为 ABCD，其中 B、C 两点为有效 DMU，E 点为无效DMU，若采用径向的测算方法测算 E 点的效率，结果是1OE /OE ；若采用非径向的测算方法考虑松弛改进的部分时，结果是 1OE /BE OE，测算结果更准确。YY
23图 3.1 2004-2015 年交通运输碳排放效率变动趋势由图 3.1 知，从全国范围来看，2004-2015 年间我国交通运输碳排放效率值的平均水平为 0.7307，除了在 2005 年到达最高水平 0.8387 之外，其余年份的效率值均处于0.6-0.8 区间内，可见，我国整体交通运输碳排放效率水平不高，交通运输行业节能减排潜力很大；就区域层面来看，东、中、西部地区的交通运输碳排放效率存在差异，总体呈现由东向西逐级递减的趋势，东部地区交通运输碳排放效率大于全国大于中、西部地区。2004-2015 年，东部地区效率均值为 0.7907
【参考文献】：
期刊论文
[1]吉林省交通运输碳排放灰色关联与预测分析[J]. 卢晓玲,高标. 综合运输. 2017(12)
[2]基于IEA统计视角的我国交通碳排放测度与修正[J]. 周银香,李蒙娟. 绿色科技. 2017(12)
[3]中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析[J]. 张诗青,王建伟,郑文龙. 环境科学学报. 2017(12)
[4]中国制造业行业碳排放效率及其影响因素[J]. 曲晨瑶,李廉水,程中华. 科技管理研究. 2017(08)
[5]我国城市整体交通运输流发展的时空演化及其空间关联性分析[J]. 王绍博,郭建科. 干旱区资源与环境. 2017(02)
[6]中国交通运输碳排放时空演变及差异分析[J]. 袁长伟,张倩,芮晓丽,焦萍. 环境科学学报. 2016(12)
[7]中国交通运输业碳排放的测算及影响因素[J]. 谢守红,蔡海亚,夏刚祥. 干旱区资源与环境. 2016(05)
[8]中国交通CO2排放时空格局演变及其影响因素——基于2000～2012年30个省（市）面板数据的分析[J]. 杨文越,李涛,曹小曙. 地理科学. 2016(04)
[9]陕西省交通运输业碳排放影响因素分解研究[J]. 袁长伟,李若影,芮晓丽,白娟. 长安大学学报(社会科学版). 2016(02)
[10]区域交通运输业碳排放效率影响因素研究[J]. 卢建锋,傅惠,王小霞. 交通运输系统工程与信息. 2016(02)
博士论文
[1]交通运输碳排放时空特征及演变机理研究[D]. 高洁.长安大学 2013
硕士论文
[1]基于STIRPAT模型的区域交通运输碳排放影响因素分析[D]. 庞琳.北京交通大学 2017
[2]交通运输业碳排放脱钩效应及其脱钩路径分析[D]. 白娟.长安大学 2017
[3]中国交通运输行业碳排放影响因素研究[D]. 年江.厦门大学 2014
本文编号：3374556
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