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本帖最后由 小木头333 于 2024-8-9 09:52 编辑 5 K$ u9 F. z" j' T$ n
" B8 ?9 V7 X* O! p1.资料名称:2022-2006年中国城市、地级市绿色经济效率数据
- t5 W* A( b2 ^$ s2.测算方式:参考C刊《自然资源学报》郭沛(2022)老师的研究,以环境生产和方向距离函数为基础,将能源消费纳入投入指标,将碳排放作为非期望产出。综上,选取的碳排放效率的投入变量包括劳动、资本、能源,期望产出为城市GDP,非期望产出为城市碳排放,各变量的具体情况如表1。在测算方法选择上,考虑到一般SBM模型在测算后会出现多个城市效率值为1的情况,无法对碳排放效率进行比较,从而影响回归结果的准确性,因此,基于Andersen[27]提出的超效率模型,进一步构建了包含非期望产出的超效率SBM模型进行碳排放效率的测算具体可以看一下文献,与下方文献做法一致!1 Z4 Q1 g. x' p% J
3.资料范围:4795个观测值,282个城市,包括原始数据、参考文献测算方式和最终计算结果,大家可以验证一下确保准确性!
% g# }1 M- O0 D2 l# M8 m, _4.指标范围:采用super-SBM、超效率CCR投入导向两种模型进行测算,可以做核心解释变量和做稳健性性检验
6 B) {. u( Q; ~. D% v9 M d! y(1)原始数据:year 城市 固定资本存量(万元) 能源消耗总量(万吨标准煤) 从业人员数(万人) 实际GDP(万元) CO2排放量(万吨)2 U- c |5 S2 ?# W& a8 R& P
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(2)最终计算结果:year city 超效率SBM 超效率CCR5
* d3 a* @7 I5 c+ A P7 W5.参考文献:郭沛, 梁栋. 低碳试点政策是否提高了城市碳排放效率——基于低碳试点城市的准自然实验研究[J]. 自然资源学报, 2022, 37(7): 1876–1892.) i$ V2 H( \( l- A$ m( H" p8 z; O: f# |
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