基于DEA的中国节能减排视在潜力分析方法研究

【摘要】：节能减排是一项强制性的指令,是各级政府的政治任务。但是要在当前环境污染问题高发和集中爆发、经济持续惯性快速发展的阶段完成艰巨的节能减排任务,从何处着手节能减排工作?抓什么、怎么抓才能实现节能减排目标?这些问题一直是近年来政府管理工作中关注的重点。 节能减排视在潜力(apparent potential of energy saving and emission reduction,简称AP-ESER)是指一个地区在能源利用效率、能源合理利用程度以及大气污染物减排等方面与先进水平之间的差距。视在潜力分析的结果,能够有效反映一个地区节能减排工作的空间,可为政策工具研究提供重要依据。基于我国实际情况,要建立可操作的分析方法,在方法的设计中,必须考虑以下几点因素：中国各省区在经济与社会发展水平等方面存在巨大差异,AP-ESER分析结果必须从多个维度体现出地区特点；我国节能减排潜力分析基础数据不够详实、数据系统不规范且地区差异较大。如何在当前国情下,设计出操作性强的AP-ESER分析体系,为政府决策提供定量化的证据和基础是至关重要的。 本研究以“中国节能减排视在潜力分析”为主题,基于非参数的DEA (data evelopment analysis)方法,构建中国AP-ESER分析体系,在以下三方面展开了深入研究： (1)采用DEA方法构建中国AP-ESER分析体系,有效降低数据精度、数据完整性和地区差异对分析结果的影响。 (2)在分析体系中引入“污染治理投入”因素,解决排放数据在投入产出理论中的应用问题,体现环境治理对污染物减排的作用；结合污染物产出指标的设计,协调GDP增长与非期望产出减少的矛盾关系。 (3)挖掘DEA方法的单元优化功能,结合分析结果可视化表达,突出地区多个维度、不同领域上的差异,反映地区节能减排的优势与不足,实现分析结果为节能减排政策工具的研究提供方向性指导的作用。 以全国30个省(自治区、直辖市)为单元开展实证研究,结合K-means聚类分析法、GIS空间标示法和雷达图示法等,实现分析结果可视化表达,得出以下三点主要结论： (1)本研究构建的基于DEA方法的中国AP-ESER分析体系,在统计数据不够详实、投入产出关系显示表达式无法确定的情况下,完成了AP-ESER的测度。 (2)通过污染物治理投入和污染物排放等指标的设计,成功解决了排放数据不能在系统中直接应用的问题,有效协调了GDP增长与非期望产出减少之间的矛盾关系。 (3)分析结果能够充分体现出各省(自治区、直辖市)节能减排工作当前所处的水平,并从能源效率、产业结构等角度反映其深层次特点,能够为节能减排政策工具的研究提供方向性指导。主要表现在以下三个方面： a.中国各省(自治区、直辖市)AP-ESER分布地区差异较大,经济比较发达的东南部沿海地区节能和S02废气减排各方面都比较先进；西部地区由于能源消耗少、S02排放量不高等原因,节能减排潜力不大；全国AP-ESER最大的地区位于中部和西南部地区。 b.各省(自治区、直辖市)各项指标优劣势情况差异较大,在提高能源利用效率、调整产业结构、应对能耗增长压力、减少污染物排放四个维度上和第一、第二、第三产业三个领域的潜力分布都存在各自的特色,决策部门需依据本省(自治区、直辖市)特点,制定有针对性的节能减排政策。 c.需加大提升能源利用效率的省份主要有河北、内蒙古、山西、新疆；加快产业结构调整步伐的省份主要有福建、湖北；需要加强应对能耗增长压力的省份主要有安徽、河南、湖南、四川、贵州；而天津、上海、江苏、浙江等省区可在S02减排方面进一步加强。 【关键词】：节能减排 AP-ESER 分析体系 DEA方法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：X321;F206;F224
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-9
• ABSTRACT9-11
• 图目录11-12
• 表目录12-13
• 1 绪论13-19
• 1.1 内涵界定13-14
• 1.2 研究背景14-15
• 1.3 研究意义和目标15-16
• 1.4 研究思路和技术路线16-19
• 2 AP-ESER分析研究与应用进展19-27
• 2.1 AP-ESER分析研究进展19-22
• 2.2 AP-ESER分析方法概况22-26
• 2.3 本章小结26-27
• 3 基于DEA方法的AP-ESER分析体系构建27-35
• 3.1 指标选取27-32
• 3.2 数学模型建立32-35
• 4 AP-ESER分析实证研究35-74
• 4.1 数据采集和运算35-41
• 4.2 结果输出41-54
• 4.3 各省区节能减排形势聚类分析54-65
• 4.4 各省区节能减排潜力优劣势分析65-72
• 4.5 本章小结72-74
• 5 研究结论与展望74-77
• 5.1 研究结论74-75
• 5.2 研究展望75-77
• 参考文献77-81
• 硕士期间参加科研工作情况81

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