基于数据包络分析方法的辽宁省工业节能减碳效率

【摘要】：以辽宁省2003—2012年39个行业作为独立的决策单元,综合考虑经济、能源和环境效益,结合方向距离函数和径向数据包络分析(DEA)方法对各工业行业节能减碳效率进行测算和分解,核算了各工业行业的CO_2排放,并将CO_2作为一种非期望产出引入到节能减碳效率模型中.结果表明:研究期间,辽宁省工业行业节能减碳效率具有明显的行业异质性;辽宁省工业节能减碳效率总体不高,但呈现上升趋势;提高纯技术效率和规模效率是提高工业节能减碳效率的主要措施,尤其是提高规模效率.为了提高辽宁省各行业节能减碳效率,辽宁省应加快调整产业结构,鼓励发展低碳排放高效益的产业;提高科技水平,合理调整产业规模;优化能源结构,推进可再生能源和清洁能源的开发. 【作者单位】： 中国科学院沈阳应用生态研究所;中国科学院大学;中国石油大庆炼化公司;
【关键词】： CO 节能减碳效率 非期望产出DEA模型 辽宁省
【基金】：国家自然科学基金项目(41473076) 中国清洁发展机制(CDM)基金赠款项目(2013051,2013124)资助~~
【分类号】：F224;F427;F205
【正文快照】： 辽宁省是我国首批低碳试点省市之一,具有“科学发展,先试先行”的低碳发展机遇.然而,工业 是辽宁省的支柱产业,经济稳定增长的主要因素是高能耗的投入[1-3].这种产业结构和以量取胜的经济增长方式导致其节能减碳的任务相当严峻. 数据包络分析(data envelopment analysis,DEA

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