中部六省交通运输业全要素碳排放效率测度及分析.pptxVIP

中部六省交通运输业全要素碳排放效率测度及分析汇报人：2024-01-18

引言中部六省交通运输业发展现状全要素碳排放效率测度方法中部六省交通运输业全要素碳排放效率实证分析目录

影响中部六省交通运输业全要素碳排放效率的因素分析提升中部六省交通运输业全要素碳排放效率的政策建议目录

01引言

应对气候变化挑战全球气候变化已成为人类面临的重大挑战，减少碳排放是应对气候变化的重要途径。交通运输业作为碳排放的主要来源之一，其减排潜力巨大。推动绿色交通发展绿色交通是可持续发展的重要组成部分。通过测度和分析交通运输业全要素碳排放效率，可以识别减排潜力和优化方向，推动绿色交通发展。促进中部六省交通运输业协同发展中部六省交通运输业发展不平衡，通过碳排放效率测度及分析，可以揭示各省交通运输业碳排放效率的差异和影响因素，为协同发展提供决策支持。研究背景与意义

研究目的本研究旨在通过测度和分析中部六省交通运输业全要素碳排放效率，揭示各省交通运输业碳排放效率的现状、差异及影响因素，为制定针对性的减排政策提供科学依据。研究问题本研究将围绕以下几个问题展开研究：中部六省交通运输业全要素碳排放效率的测度方法是什么？各省交通运输业碳排放效率的现状如何？存在差异的原因是什么？如何提升中部六省交通运输业的碳排放效率？研究目的与问题

本研究将采用数据包络分析（DEA）方法对中部六省交通运输业全要素碳排放效率进行测度。同时，运用Tobit模型对影响碳排放效率的因素进行实证分析。研究方法本研究所需数据主要来源于国家统计局、交通运输部等政府部门发布的官方数据，以及相关研究报告和文献资料。具体数据包括中部六省交通运输业的能源消耗、碳排放量、运输量等指标数据。数据来源研究方法与数据来源

02中部六省交通运输业发展现状

交通运输业规模与结构交通运输业规模中部六省交通运输业规模持续扩大，交通基础设施不断完善，综合交通网络日益健全，为区域经济社会发展提供了有力支撑。交通运输业结构中部六省交通运输业结构以公路运输为主，铁路运输、水路运输和航空运输为辅。近年来，随着高速铁路、城际铁路等快速交通方式的发展，铁路运输占比有所提升。

交通运输业能源消耗情况中部六省交通运输业能源消耗总量呈上升趋势，其中公路运输是主要的能源消耗领域，占比超过一半。能源消耗总量中部六省交通运输业能源消耗强度较高，单位运输量能耗高于全国平均水平，能源利用效率有待提升。能源消耗强度

VS中部六省交通运输业碳排放总量呈增长趋势，其中公路运输是主要的碳排放来源，占比超过七成。碳排放强度中部六省交通运输业碳排放强度较高，单位运输量碳排放量高于全国平均水平，减排压力较大。碳排放总量交通运输业碳排放情况

03全要素碳排放效率测度方法

全要素生产率是指各要素（如资本、劳动等）投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加，是剔除要素投入贡献后所得到的残差，最早由索洛（Solow）提出。全要素生产率的测算通常包括代数指数法、索洛余值法、隐性变量法和潜在产出法。全要素生产率生产率测算全要素生产率理论

碳排放效率碳排放效率是指单位二氧化碳排放所产生的经济效益，是反映经济增长与碳排放之间关系的重要指标。测度方法碳排放效率的测度方法主要包括单一指标法、指标体系法和数据包络分析法等。其中，单一指标法简单易行，但难以全面反映碳排放效率；指标体系法能够综合考虑多个因素，但权重设置和数据处理较为复杂；数据包络分析法能够处理多投入多产出的效率评价问题，具有较强的客观性。碳排放效率测度方法

DEA模型数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是一种非参数统计估计方法，用于评价具有多个输入和多个输出的决策单元（DMU）间的相对有效性。应用步骤应用DEA模型进行全要素碳排放效率测度的步骤包括确定评价目的、选择DMU、建立输入输出指标体系、收集和整理数据、进行DEA分析和评价结果分析等。优缺点DEA模型的优点在于无需预先设定生产函数形式，能够处理多投入多产出的效率评价问题，具有较强的客观性。但同时，DEA模型也存在一些缺点，如对于异常值的敏感性、对于权重设置的依赖性以及对于环境变量和随机误差的处理能力等。数据包络分析（DEA）模型

04中部六省交通运输业全要素碳排放效率实证分析

010203投入指标选取交通运输业的资本投入、劳动投入和能源投入作为投入指标。其中，资本投入用交通运输业的固定资产投资表示，劳动投入用交通运输业从业人员数表示，能源投入用交通运输业能源消耗量表示。产出指标选取交通运输业的客运周转量和货运周转量作为期望产出指标，分别反映交通运输业在旅客和货物运输方面的产出水平。同时，将交通运输业的碳排放量作为非期望产出指标，反映交通运输业对环境的影响。数据来源研究数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及各省