【摘 要】
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数据包络分析(DEA)方法是评价具有多投入多产出同质决策单元(DMU)效率的方法。鉴于传统的DEA模型在评价能源效率时不能辨识所有DMU的绩效,而DEA方法中的超效率模型可辨识有效
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数据包络分析(DEA)方法是评价具有多投入多产出同质决策单元(DMU)效率的方法。鉴于传统的DEA模型在评价能源效率时不能辨识所有DMU的绩效,而DEA方法中的超效率模型可辨识有效DMU的绩效,本文基于超效率模型对能源效率的评价方面进行了一系列的研究,其主要工作如下:在理论上,在径向模型方面,提出了新的超效率模型,解决了超效率能源模型在弱处置条件下的不可行问题;在非径向模型方面,建立了把投入变量分类的新模型,突出资本在技术创新上的重要性。在应用上,我们采用新模型,对我国30个省市2011-2015年的能源效率情况进行了研究,并对生成的绩效值进行了分析,研究发现能源效率在不同地区表现出较大的差异性,增加资本以革新技术,不仅可以大幅度提高各省市能源效率值,而且会缩小它们之间能源效率值的差距。根据以上发现,分析影响能源效率的主要因素。最后,给出合理建议。
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