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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江苏大学财经学院,江苏镇江212013 [2]南京大学商学院,江苏南京200093
出 处:《运筹与管理》2016年第2期156-164,共9页Operations Research and Management Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(71203097);国家社会科学基金资助项目(08BJY014)
摘 要:本文从生产系统角度构建全面分解城市非农用地碳排放驱动因素的PDA模型。基于非参数距离函数和环境DEA生产技术,借助生产分解分析的方法将中国28个省区市的城市非农用地碳排放的驱动因素分解到三个层次。结果表明,全国水平的技术进步、农用地利用结构碳强度、潜在非农用地利用强度、期望产出和非期望产出绩效是正向驱动;规模效应、技术效率、资本投入绩效、劳动投入绩效和非农用地投入绩效是负向驱动。三大区域的正负驱动因素与之稍有不同。因此,提高资源的投入绩效和技术效率是缓解城市非农用地碳排放的关键。This paper fully reveals the driving forces of CO2 emissions of the urban non-agricultural land based on the PDA model from the perspective of the production system. Based on the non-parameter distance function and the environmental DEA production technology, it decomposes the driving forces of the urban non-agricultural land of the China' s 28 provinces into three levels by the Index Decomposition Analysis. The results show that the pos- itive driving forces are the technical progress, the carbon intensity of the agricultural land use structure, the utili- zation intensity of the potential non-agricultural land, the expected outputs and the unexpected outputs perform- ance ; the negative driving forces are the scale effect, the technical efficiency, the investment performance of the capital stock, the labor and the non-agricultural land on the national level while it is a slightly different in driving forces in three large regions. So it is crucial to alleviate CO2 emissions of the urban non-agricultural land by improving the input performance and the technical efficiency of the input resources utilization.
关 键 词:运筹学 单目标规划 PDA模型 DEA技术 碳排放 城市非农用地
分 类 号:F062.1[经济管理—政治经济学]
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