基于超效率DEA模型的中国省际碳排放效率研究
本文关键词:中国区域经济增长俱乐部趋同检验及因素分析——基于CART的区域分组和待检影响因素信息,由笔耕文化传播整理发布。
《南京信息工程大学》 2014年
基于超效率DEA模型的中国省际碳排放效率研究
郭琴琴
【摘要】:新世纪以来,中国的经济快速发展,经济总量规模越来越大。同时,也伴随着大量的能源消费和二氧化碳等温室气体的排放,环境污染愈加严重。在全球气候变暖的大背景下,人类活动引起的二氧化碳等温室气体排放的不断增加和温室效应的不断加剧是造成全球变暖的重要原因。中国作为目前世界上最大的碳排放国,其碳排放情况具有明显的地区差异。因此,准确地把握区域碳排放特征,探究碳排放的影响因素,对于提出有效的并具有针对性的减排措施,减缓气候变暖具有重要意义。 本文首先对国内外的相关研究成果进行整理,然后对全国各省市及地区的碳排放情况进行特征分析,在对比研究传统DEA模型与超效率DEA模型的基础之上选用超效率DEA模型对全国的碳排放效率进行测度并进行地区差异分析,同时,利用σ收敛检验模型分析各地区之间差异的特征与演变规律。最后,进一步选取相关变量,基于我国省际面板数据采用多种回归方法,研究了影响全国碳排放效率的主要因素。研究发现样本期内中国各省碳排放效率水平存在差异且呈阶段性特征。处在效率前沿面的基本为北京、上海、广东等东部地区,而碳排放效率较低的均为陕西、贵州、内蒙古等西部地区,其中北京、天津、广东、云南、陕西等省的碳排放效率在样本期内随着时间的推移明显改善。从地区的收敛情况来看,东部地区的碳排放效率最高,但随着时间的推移并没有显现出收敛的趋势。相较于东部而言,中、西、东北地区虽然整体效率水平相对较低,但其碳排放效率的差距在逐渐缩小。总体上看,全国各地区之间的碳排放效率水平的差距在逐渐扩大。就影响因素而言,较高的初始碳排放效率、产业结构的优化、城市化水平的提高、对外贸易结构的改善及能源结构的调整均会对未来碳排放效率的改善有积极意义,而重型化的工业结构对碳排放效率的提高却有明显的负面影响。最后,根据分析结果,有针对性地提出了提高各地区碳排放效率的对策建议。
【关键词】:
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:X321
【目录】:
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