使用随机DEA进行能源部门交叉效率分析:考虑污染物排放
A Hadi-Vencheh1, M Khodadadipour2, Y Tan3
1Department of Mathematics, Isfahan (Khorasgan) Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran.
Journal of environmental management
|June 14, 2024
概括
本研究将二氧化碳 (CO2) 作为经济"坏"物引入能源部门效率指标中,使用一种新的随机数据包裹分析 (DEA) 模型. 这些发现有助于环境管理和热电厂的政策见解.
科学领域:
- 环境经济学环境经济学
- 能源部门分析 能源部门分析
- 运营研究 运营研究
背景情况:
- 在生产效率方面,往往忽略了像污染这样的不良产出.
- 二氧化碳 (CO2) 是能源部门一个重要的环境问题.
- 传统的效率模型可能无法充分考虑二氧化碳作为一种弱可处置的输出.
研究的目的:
- 在能源部门的效率测量中,将二氧化碳作为经济"坏"物引入.
- 开发和应用一种新的随机数据包裹分析 (DEA) 交叉效率模型.
- 评估安哥拉热电厂的能源效率,考虑到不良输出.
主要方法:
- 开发一种新的随机模型,扩展交叉效率DEA框架.
- 该模型的应用用于衡量安哥拉32座热力发电厂的能源效率.
- 在效率评估中将二氧化碳作为一种弱可处置的不良输出纳入.
主要成果:
- 该研究成功地将二氧化碳排放纳入了能源效率计算.
- 新的随机DEA模型在不确定性下提供了更准确的能源效率评估.
- 对32座热力发电厂进行了效率测量,确定了需要改进的领域.
结论:
- 拟议的随机交叉效率模型提高了在存在不良输出时对能源效率的评估.
- 调查结果为能源部门的环境管理和资源分配提供了关键的政策见解.
- 该研究通过基于证据的政策制定和有针对性的干预措施来促进可持续性和竞争力.


