中部六省交通运输业全要素碳排放效率测度及分析

发布时间：2022-01-14 01:13

　　交通运输业是CO₂排放的重要来源。为测度中部六省交通运输业碳排放效率情况,基于全要素生产率的视角,将换算周转量作为期望产出、碳排放作为非期望产出,构建Super-SBM-ML指数模型,测度全要素碳排放效率值,并对其演变特征及空间自相关性进行分析。结果表明,中部六省2007—2016年交通运输业的全要素碳排放效率平均值为0.97,处于无效率状态,各省差距较大;ML指数上升4.99%,纯技术效率和规模效率处于下降趋势,技术进步率处于上升趋势,交通运输业技术进步明显,各省有所差异;各省交通运输业发展缺乏联动性,尚未形成全局性的"高效率省带动周边省高效发展"的良性互动;未来应加强区域联动,重点关注以技术进步驱动交通运输业低碳发展。 

【文章来源】：公路与汽运. 2020,(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

2007—2016年中部六省交通运输业全要素碳排放效率

2007—2016年中部六省交通运输业全要素碳排放效率空间格局

表5 中部六省交通运输业全要素碳排放效率变动及分解 省份 ML指数 MLPEC MLTC MLSEC 安徽 1.165 5 1.000 0 1.165 5 1.000 0 河南 1.049 2 0.920 7 1.149 4 0.991 6 湖北 1.041 2 0.969 3 1.136 3 0.945 3 湖南 0.989 6 0.943 0 1.187 3 0.883 9 江西 1.064 0 1.000 0 1.142 1 0.931 6 山西 0.998 7 1.000 0 1.143 5 0.873 4 均值 1.049 9 0.971 7 1.153 9 0.936 42.2.1 总体分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于非期望产出超效率SBM模型的港口能源效率评价[J]. 王腾,梁晶.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2018(04)
[2]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)
[3]中国省域交通运输全要素碳排放效率时空变化及影响因素研究[J]. 袁长伟,张帅,焦萍,武大勇.  资源科学. 2017(04)
[4]环境约束下中国交通运输业能源效率研究[J]. 宋震,丛林.  交通运输系统工程与信息. 2016(04)
[5]环境约束下长江经济带全要素能源效率的时空分异研究——基于超效率DEA模型和ML指数法[J]. 吴传清,董旭.  长江流域资源与环境. 2015(10)
[6]基于LMDI分解方法的中国交通运输行业碳排放变化分析[J]. 喻洁,达亚彬,欧阳斌.  中国公路学报. 2015(10)
[7]中国交通运输业碳排放效率的省际差异研究[J]. 兰梓睿,张宏武.  物流技术. 2014(07)
[8]中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法[J]. 王维国,马越越.  系统工程. 2012(03)
[9]基于超效率DEA模型的中国各地区钢铁行业能源效率及节能减排潜力分析[J]. 韩一杰,刘秀丽.  系统科学与数学. 2011(03)

硕士论文
[1]基于SBM模型与ML指数的建筑业碳排放效率及其影响因素研究[D]. 冯新宇.长安大学 2018



本文编号：3587508