京津冀货运碳排放效率分析——基于超效率SBM模型及ML指数

发布时间：2021-10-14 10:07

　　基于已有的交通碳排放相关研究,使用超效率SBM模型及ML指数动态效率分解对货运碳排放效率进行针对性研究,试图阐明目前京津冀区域的货运碳排放效率现状,并追踪其效率水平差异存在的原因。结果显示:北京、天津货运碳排放效率较高,河北货运碳排放效率较低且与北京、天津差距较大,均呈现下降趋势;北京、天津货运碳排放效率降低主要来自于技术进步指数降低,而河北则受技术效率指数降低的影响较大。因此,京津冀需要不断优化货运结构,推进货运系统低碳技术应用及推动发展多式联运,以实现货运的节能减排目标。 

【文章来源】：北京交通大学学报(社会科学版). 2020,19(02)CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

超效率SBM模型投入产出示意图

图2展示了北京、天津、河北三地货运碳排放2005—2016年均值及2016年值的分布图,可见京津冀地区货运碳排放存在较大的地区差异。根据2005—2016年总量均值及2016年总量值的对比可以看出,天津地区货运碳排放总量降低较为显著,2016年货运碳排放总量位于全国后五位;北京面临的减排压力较小,而河北货运碳排放增长势头明显,面临较大的减排压力。2. 交通运输方式差异

如图3所示,2005—2016年间,公路货物运输产生的二氧化碳最多,且与其他三种货物运输方式有较大差距,但增长速度逐渐放缓。其中,京津冀地区公路货运碳排放占比最高,主要来自河北省;其次是水路运输,主要集中在天津及河北省,随着天津市近年水运货物周转量减少,水运碳排放呈现逐年下降的趋势;铁路运输及航空运输产生的货运碳排放总量则占据较小比重。(二)货运碳排放效率结果分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]京津冀交通部门CO2排放的时空差异及影响因素[J]. 张克勇,刘县美,郭丕斌,方婕,姚建明.  系统工程. 2019(05)
[2]新国际分工背景下贸易对货运业碳排放的影响[J]. 臧新,唐琦.  数量经济技术经济研究. 2019(03)
[3]市域尺度货物运输碳排放时空变化及因素分析[J]. 郑梦柳,杨红磊,彭军还,魏佳珩,赵斌滨.  测绘科学. 2019(05)
[4]交通运输业技术进步对二氧化碳排放的影响——基于中国省级面板数据的实证研究[J]. 欧国立,王妍.  生态经济. 2018(11)
[5]京津冀地区汽车运输碳排放影响因素研究[J]. 吕倩.  中国环境科学. 2018(10)
[6]“丝绸之路经济带”中国段交通运输业碳排放效率分析——基于Luenberger生产率指数法[J]. 张强.  湖南大学学报(社会科学版). 2018(05)
[7]中国交通业全要素碳排放效率的测度及动态驱动机理研究[J]. 周银香,洪兴建.  商业经济与管理. 2018(05)
[8]绿色发展下区域交通碳排放测算及驱动因子研究——以京津冀为例[J]. 李健,景美婷,苑清敏.  干旱区资源与环境. 2018(07)
[9]北京市公共交通碳排放效率研究——基于超效率SBM模型和ML指数[J]. 王白雪,郭琨.  系统科学与数学. 2018(04)
[10]京津冀地区交通运输碳排放模型及驱动因素分析[J]. 吕倩,高俊莲.  生态经济. 2018(01)

硕士论文
[1]中国区域交通运输能耗因素分解及节能策略分析[D]. 方旭晨.北京交通大学 2018



本文编号：3435951