网络结构系统的环境效率评价方法研究

基本信息
批准号:71771071
项目类别:面上项目
资助金额:47.00
负责人:夏琼
学科分类:
依托单位:合肥工业大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:张根文,杨琛琛,丁澍,周志翔,戴前智,库泉,戴潇雅,李敏,杨峰
关键词:
效率评价数据包络分析网络系统环境效率
结项摘要

The evaluation of environmental efficiency is an important issue in the field of management science, which not only has the significance of academic research, but also meets the needs of the country to improve the environment. The ecological environment system can be understood as a complex network system. The research objective of this project includes the shared network system, the grid network system and the recycling network system. The three types of network system represent three kinds of problems in environmental governance, including network externalities led by self-interest actions, multi-leader decision-making, and resource recycling utilization, respectively. The aim of this project is to solve the three problems to help the environmental improvement, and to develop methods to evaluate the environmental efficiency of these network systems. The future achievements of this project have certain academic value in enriching the theory and method of performance evaluation, and it also has practical significance in improving the environmental efficiency and improving the environmental governance.

环境效率评价是当前管理学研究的一类重要问题,既具有学术研究的重要性,也符合国家改善环境的重大需求。生态环境系统可以理解为复杂的网络系统,本项目将研究对象收敛为共享型、方格型和循环型网络系统。这三种形态的网络系统分别代表了三种环境治理的难题,包括自利行为导致的外部性、多头决策、资源再生利用。本项目以解决三类环境改善难题为目标,以发展出适应此类系统的环境效率评价方法为手段,开展理论方法创新和实践决策支持方面的系统研究。预期研究成果在丰富绩效评价理论与方法方面具有一定的学术价值;在支持环境效率提升和环境治理的有效改善上也具有现实意义。

项目摘要

环境效率评价是当前管理学研究的一类重要问题,既具有学术研究的重要性,也符合国家改善环境的重大需求。生态环境系统可以理解为复杂的网络系统,本项目将研究对象收敛为共享型、方格型和循环型网络系统。这三种形态的网络系统分别代表了三种环境治理的难题,包括自利行为导致的外部性、多头决策、资源再生利用。本项目以解决三类环境改善难题为目标,以发展出适应此类系统的环境效率评价方法为手段,开展理论方法创新和实践决策支持方面的系统研究。本项目取得的主要研究进展包括:(一)考虑行为倾向的我国各省生态承载能力研究;(二)地方政府减排补贴率决策框架;(三)考虑环境效率的中国商业银行经营效率及其影响因素; (四)考虑异质性的分支网络系统的资源分配研究;(五)考虑生产技术异质性的自然资源分配减少量研究;(六)消费者再制造教育下的第三方逆向渠道设计研究;(七)方向距离函数中基于交叉博弈的方向选择方法研究;(八)基于SMAA的评价方法拓展研究。经过四年的研究,本项目已经发表SCI检索期刊论文10篇,中文学术期刊论文1篇。本项目团队成员中四人晋升副教授,培养8名硕士研究生,其中三人已经获得硕士学位。总体而言,本项目比较顺利的完成了预定研究任务,研究成果达到了预期目标。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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