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J-GLOBAL ID:202202289635685205   整理番号:22A0436155

中国の鉄鋼産業における環境生産性を測定するための多段Malmquist-Luenberger指数【JST・京大機械翻訳】

A Multi-stage Malmquist-Luenberger Index to Measure Environmental Productivity in China’s Iron and Steel Industry
著者 (2件):
資料名:
巻: 103  ページ: 162-175  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0624A  ISSN: 0307-904X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,多重生産プロセスにおける望ましいおよび望ましくない出力の共同生産を考慮することにより,多段Malmquist-Luenberger指数(MLPI)モデルを開発した。提案した手法は,全体のシステムの環境全因子生産性(ETFP)成長を評価するだけでなく,各サブプロセス,すなわち,製鉄サブプロセスおよび製鋼サブプロセスの進展および回帰を調査する。ETFP変化の駆動因子を多段MLPI分解を通して同定した。2009-2013年の期間にわたる中国の48の鉄鋼企業における提案モデルの応用によって,提案モデルの有効性を実証した。さらに,本研究は,東部,中央および西部地域の31の行政区の間のシステムと多段ETFPの地域差解析を探究した。結果は,システムのETFP,製鉄サブプロセスおよび製鋼サブプロセスが毎年増加し,最も重要な知見は,環境効率の増加がETFP成長促進における最も重要な駆動因子であることを示した。製鋼サブプロセスの技術的回帰は,システムETFP成長を制限する主な源である。さらに,システムETFPの変化は異なる地域で大きく変化し,東部地域で最も高く,西部地域で最低であった。単段の従来のMLPIと比較して,多段MLPIはより小さく,より識別力がある。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  信頼性 
タイトルに関連する用語 (5件):
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