文献

J-GLOBAL ID：201802211694613637   整理番号：18A1344685

望ましい出力を持つRAMモデルに基づく中国産業部門の低炭素経済効率の分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Low-Carbon Economy Efficiency of Chinese Industrial Sectors Based on a RAM Model with Undesirable Outputs

著者 (4件)： Meng Ming (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China) ,  Fu Yanan (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China) ,  Wang Tianyu (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China) ,  Jing Kaiqiang (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 3  ページ： 451  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業エネルギーと環境効率評価は,産業部門がCO_2排出削減とエネルギー消費において重要な役割を果たすので,特に重要になっている。本研究では,2001~2013年の中国の産業部門の低炭素経済効率を推定するために,付加的なRange-調整測度データ包絡分析(RAM-DEA)モデルを採用した。さらに,各産業部門に対するCO2排出強度緩和目標を割り当てた。結果は,最初に,ほとんどの部門が完全に効率的でないが,それらが経験して,期間の間,大いに改良したことを示した。これらの部門は,採鉱,軽,重,および電力,ガス,および給水産業の4つのカテゴリに分割できる。効率は4つの産業カテゴリの間で多様である。光産業の平均効率は産業の中で最も高く,採鉱と電力,ガス,および水供給産業のそれらに続き,そして,重工業のそれは最も低い。第二に,電力,ガス,および水供給産業は,CO_2排出削減のための最大の可能性を示し,その結果,大きなCO_2排出強度軽減目標(45%以上)を有する部門の大部分を含み,採鉱と光産業が続いた。したがって,中国政府は,異なる部門の実際の状況に従って,多様で柔軟な政策実行を定式化するべきである。特に,低効率の部門は,それらの産業効率を改善するために,追加の政策支援(技術と財政支援のような)を提供しなければならない。一方,電力,ガス,および水供給産業は,CO_2排出削減を最大にするべきである。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  電力 ,  給水 ,  採鉱 ,  緩和現象 ,  *モデル ,  エネルギー消費 ,  エネルギー政策 ,  定式化
準シソーラス用語： 環境効率 ,  データ包絡分析 ,  排出量低減 ,  重工業 ,  低炭素経済 ,  二酸化炭素放出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低炭素経済効率 ,  RAMモデル ,  産業部門 ,  CO2放出強度 ,  緩和目標割当

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

引用文献 (43件)：

• International Enegy Agency. Statistic, Statistic Search. Available online: http://www.iea.org/statistics/statisticssearch/ (accessed on 23 October 2016). World Bank. Data. Available online: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=CN (accessed on 23 October 2016).
• Xie, B.C.; Shang, L.F.; Yang, S.B.; Yi, B.-W. Dynamic environmental efficiency evaluation of electric power industries: Evidence from OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) and BRIC (Brazil, Russia, India and China) countries. Energy 2014, 74, 147-157.
• Cherniwchan, J. Economic growth, industrialization, and the environment. Resour. Energy Econ. 2012, 34, 442-467.
• Yang, Q.; Wan, X.; Ma, H. Assessing green development efficiency of municipalities and provinces in China integrating models of super-efficiency DEA and malmquist index. Sustainability 2015, 7, 4492-4510.
• Wang, K.; Yu, S.; Zhang, W. China’s regional energy and environmental efficiency: A DEA window analysis based dynamic evaluation. Math. Comput. Model. 2011, 58, 1117-1127.

タイトルに関連する用語 (7件)： RAM ,  モデル ,  中国 ,  産業 ,  部門 ,  低炭素経済 ,  分析