考虑到碳排放的中国运输系统的效率评估:大数据分析方法的证据

科学领域:

• 运输系统分析 运输系统分析
• 环境经济学环境经济学
• 区域发展研究 区域发展研究

背景情况:

• 中国的运输部门面临的挑战包括低效率,高碳排放和技术障碍.
• 需要有效的战略来提高绩效和可持续性.

研究的目的:

• 为中国运输部门的效率构建一个全面的评估系统.
• 确定影响运输系统效率 (TSE) 和碳排放的关键因素.
• 为政策和管理提供数据驱动的建议.

主要方法:

• 主要组件分析 (PCA) 用于缩小索引尺寸.
• 超高效的SBM-DEA和三阶段的DEA用于评估运输系统效率 (TSE),包括碳排放等意想不到的输出.
• 马尔姆奎斯特-卢恩伯格指数 (TML) 用于分析总因子生产率的变化.
• 截断回归托比特模型用于识别对TSE有影响的因素.

主要成果:

• 阶段I和III的平均TSE分别为0.91和0.93,表明整体效率低下,在第一阶段被外部因素和管理问题所低估.
• 中国东部的交通运输部门的碳排放量明显超过了全国平均水平;其他地区因地理和管理而面临效率限制.
• 技术能力不足是造成效率低下的主要原因,特别是在中国东北部,西部和中部地区.
• 人口增长和人均收入上升对发展产生积极影响,而GDP,财政收入和交通事故的增加对效率产生负面影响.

结论:

• 中国的运输部门需要在效率和环境绩效方面取得重大改进.
• 在效率和排放方面的区域差异需要定制的政策干预措施.
• 解决技术瓶和优化管理实践对于可持续的运输发展至关重要.