一个DEA游戏基于交叉效率的改进方法来测量中国城市碳排放效率
Jinfa Li1, Jiahui Guo1, Xiaoyun Du2,3
1School of Management, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
Environmental science and pollution research international
|February 25, 2024
概括
测量城市碳排放效率 (CEE) 对气候目标至关重要. 一个新的游戏交叉效率模型显示,中东欧在中国城市略有下降,区域差异很大,为减排政策提供了洞察力.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 城市研究 城市研究
- 经济学 经济学 经济学
背景情况:
- 准确的城市一级碳排放效率 (CEE) 评估对于实现二氧化碳目标至关重要.
- 现有的研究忽视了城市级 CEE 和单位间的竞争,限制了政策相关性.
- 了解城市低碳性能需要精细的测量模型.
研究的目的:
- 引入和应用数据包裹分析游戏交叉效率 (DEA-GCE) 模型来测量城市中东欧.
- 将DEA-GCE模型与城市级传统的超级SBM模型进行比较.
- 分析中国城市中东欧地区的时空空间模式和影响因素.
主要方法:
- 数据包裹分析游戏交叉效率 (DEA-GCE) 模型.
- 超高效率的松散模型 (超级SBM).
- 经验分析使用来自中国283个城市 (2006-2019) 的数据.
主要成果:
- 与超级SBM相比,DEA-GCE模型产生了更密集和更稳定的CEE结果.
- 总体而言,中国的城市中东欧地区在2006年至2019年之间出现了轻微的下降和波动.
- 观察到中东欧地区的空间集群显著,中国东北地区有所改善,中国西北地区落后.
结论:
- 该DEA-GCE模型为城市中东欧地区的评估提供了一种创新和强大的方法.
- 中国的城市中东欧地区面临着挑战,需要制定有针对性的减排战略.
- 东欧和中东欧地区的区域差异凸显了基于地方的环境政策的必要性.


