基于超效率dea优化模型的电力生产环境绩效分析

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要电力是国民经济发展中最重要的基础能源产业，是关系国计民生的基础产业，是世界各国经济发展战略中优先发展的重点。随着全球国家对环境问题的日益关注，环境绩效逐渐得到各国的高度重视。20世纪90年代以来，全世界电力产业都进入了改革和调整的阶段，我国电力行业也相应进行了诸多次改革，初步建立了比较完备的电力行业体系，但是发展中面临许多问题，电力产业结构调整速度缓慢，整体处于高耗能、高污染的粗放模式，不同地区由于种种条件差异，电力生产环境绩效水平发展不均衡。因此本文主要对我国电力生产环境绩效进行了研究。本文在广泛进行调研

2、和大量阅读文献的基础之上，研究了电力生产环境绩效的国内外现状和相关的理论，建立了超效率DEA优化模型，首先在考虑非期望产出的前提下利用Super-SBM模型对我国电力生产环境绩效进行评价分析，同时通过分析DEA优、劣势效率和综合效率更加全面弥补了DEA方法的不足。其次，通过Tobit模型回归分析了影响我国电力生产环境绩效的宏观因素。最后，计算宏观影响因子，将其再次纳入超效率DEA模型中，进行结果对比分析。此外，我国电力生产环境绩效进行评价研究中，针对大规模多重性相关指标的处理，打破以往的传统方法，采用规范化正交方法进行精准筛选，为下一

3、步分析奠定基础。实证结果表明，我国各地区电力生产环境绩效发展不均衡，差异明显。上海、海南、北京地区环境绩效相对较高，内蒙古、山西、新疆等地环境绩效相对较低。产生差异原因一方面与各地区电力生产技术水平和生产规模等内在因素有关，另一方面与各地区外在宏观因素有关，比如：地区生产总值、地区总人口、地区原煤产量等。最后，为提高我国电力生产环境绩效提出了合理化的政策和建议。关键词：超效率DEA优化模型；环境绩效：规范化正交；非期望产出华北电力大学硕士学位论文AbstractThepowerindustryisthemostimportantbas

4、icenergyindustryforthedevelopmentofthenationaleconomy,thebasicindustrywhichiscloselyboundupwiththenationalwelfareandthepeople’Slivelihoodandtheonethathasbeengivenpriorityinthestrategyforthenationaleconomicdevelopmentallovertheworld．Astheworldpaysmoreandmoreattentiontolo

5、w—carboneconomydevelopmentandenvironmentproblems，thegovernmentgraduallyattachesmoreandmoreimportancetoenvironmentperformance．Since1990s，powerindustryofthewholeworldhasenteredthephaseofrevolutionandadjustment，andpowerindustryinChinahasalsogonethroughmanyrevolutions，initi

6、allytakingshapeofacompletepowerindustrysystem．However,therearealsomanyproblems，suchasthelowpaceinadjustingpowerindustryconstructions，thegeneralextensivemodeofhighenergyconsumptionandpollution，unbalancedpowerenvironmentperformancedevelopmentindifferentareasduetocondition

7、variations，etc．Therefore，thisessaymainlystudiespowerindustryenvironmentperformanceinChina．Onthebasisofextensivesurveysandreadingmaterials，thisessaystudiesthecurrentstatusandrelevanttheoriesofpowerindustryenvironmentperformanceathomeandabroadandsetupthesuper-efficiencyDE

8、Aoptimizedmodel．First，itmakesanevaluationandanalysisofpowerindustryenvironmentperformanceinChinausingSuper—SBM