【摘 要】
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文章采用面向投入的EBM模型以及经济产出、能源消耗和环境污染的联合生产框架,评价了下的原因,对输入因素进行分解,计算了每个输入因素生态无效的贡献率。通过计算能源消耗和污染排放的实际值与目标值之间的差异,来估算每个地区的节能减排潜力。研究发现,中国2011—2017年平均生态能源效率分数相对较低,与效率前沿相比,存在很大的改善潜力;北京、上海和广东位于生态效率的前沿;在三大地区,东部地区生态能源效率平均得分最高,其次是中部地区,而西部地区生态能源效率最低。2011—2017年,中国及各地区的能源效率呈现波动
【基金项目】
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河南省高校科技创新人才支持计划(18HASTIT033),河南省教育厅人文社会科学研究项目(2020-ZZJH-170)。
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文章采用面向投入的EBM模型以及经济产出、能源消耗和环境污染的联合生产框架,评价了下的原因,对输入因素进行分解,计算了每个输入因素生态无效的贡献率。通过计算能源消耗和污染排放的实际值与目标值之间的差异,来估算每个地区的节能减排潜力。研究发现,中国2011—2017年平均生态能源效率分数相对较低,与效率前沿相比,存在很大的改善潜力;北京、上海和广东位于生态效率的前沿;在三大地区,东部地区生态能源效率平均得分最高,其次是中部地区,而西部地区生态能源效率最低。2011—2017年,中国及各地区的能源效率呈现波动
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