Urban environmental performance and it's driving factors in China: Based on the super-efficiency DEA and Panel regressive analysis
Notice bibliographique
Résumé
With the sustained and rapid growth of China's urbanization level,the contradiction between the urban development and environmental protection is becoming aculeate increasingly; environmental efficiency in the course of urbanization has become the social focus gradually. Based on the connotation of environmental performance( EP) defined by World Business Council for sustainable development( WBCSD),we evaluated the urban environmental performance of 31 provincial capitals and cities specially designated in the State Plan in 2007 and2011 respectively by using Super-efficiency model of Data Envelopment Analysis( DEA),and then the impacts of driving factors on EP were analyzed by applying panel data model. The results indicate that there were only few cities in China that their environment performance is DEA efficient,most of the cities were in poor coordination of economy-environment and there was still more room for environmental performance. From 2007 to 2011,most of the city's environmental performance had improved,and some cities had been significantly improved,but there were still a few of the city's environmental performance reduced,including Shanghai,Lhasa,Nanchang,Hefei and Shijiazhuang. The impact of financial power of urban government on urban EP was not significant. Industrial structure,population scale,and economic growth had great negative influence on EP,but the openness of urban had positive influence on EP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».