【摘 要】
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从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率，以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先，利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量，构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系；然后，运用考虑非期望产出的超效率SBM（Slack Based Model）模型测度我国23个省会城市轨道交通碳排放效率，利用方向性距离函数构建GML（Global Malmquist-Lue
【机 构】
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北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（2021YJS095）； 国家自然科学基金（71971021）；
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从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率，以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先，利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量，构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系；然后，运用考虑非期望产出的超效率SBM（Slack Based Model）模型测度我国23个省会城市轨道交通碳排放效率，利用方向性距离函数构建GML（Global Malmquist-Luenberger）指数分析碳排放效率的动态变化特性；最后，采用面板模型厘清碳排放效率的影响因素。模型计算结果表明：城市轨道交通碳排放效率总体呈现与网络规模正相关的差异化态势，不同类型城市轨道交通碳排放效率GML及其分解指数的变化特征有所差异；规模效率、技术进步对城市轨道交通碳排放效率具有提升作用，规模效率、技术进步指数每上升1%，碳排放效率GML指数分别提高1.906%、2.338%，火力发电比例对碳排放效率的提升有一定的抑制作用；随着城市轨道交通网络的发展，碳排放效率的提升还是需要技术进步的推动。最后针对不同类型城市轨道交通提出了提升碳排放效率的策略要点。
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