Efficiency evolution of coal‐fired electricity generation in China, 1999‐2007
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper seeks to evaluate the changes in efficiency and productivity of coal‐fired electricity generation of 30 Chinese administrative regions from 1999 to 2007. Design/methodology/approach The paper incorporates data envelopment analysis with the Malmquist index to study the progress made in this sector. The model considers both economic and environmental factors by including the variables fuel consumption, labor, capital, sulfur dioxide emissions and electricity generated. A second model is constructed without the variable sulfur dioxide emissions to evaluate economic performances without taking environmental measures into consideration. Findings By comparing the two models, the paper identified provinces that favored economic performance over environmental performance, or vice versa. Also, it showed that the more efficient provinces tend to manage both economic and environmental efficiencies equally well, while the reverse is true for the least efficient provinces. The average total factor productivity growth in coal‐fired electricity generation of all provinces was 3.96 per cent for 1999‐2007, and this growth is mainly attributed to technological change. In addition, it found that the Eastern provinces are the most efficient and productive of the group. Research limitations/implications In the absence of provincial coal quality data, a key efficiency factor is missing from the analysis. Practical implications Efficiency improvement efforts in the Chinese generation sector should target the least efficient provinces identified in this paper. Practices in the most efficient provinces should be further investigated to be replicated when possible. Originality/value The paper provides a contemporary overview of Chinese provincial efficiency and productivity measures for policy makers and investors to improve China's coal‐fired electricity generation sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».