基于机器学习的中国284个城市碳排放效率：驱动因素与区域异质性

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本推文来源： 水环境碳达峰碳中和碳足迹 01 原文信息 02 文章导读 原文链接 ： Carbon emission efficiency of 284 cities in China based on machine learning approach Driving factors and regional heterogeneity.pdf 发表期刊介绍 Energy Economics是能源经济学和能源金融领域的主要期刊，JCR一区，影响因子12.8。该期刊关注的主题涵盖能源开发、转换和利用，能源商品和衍生品市场，监管与税收，预测，环境与气候，国际贸易，发展以及货币政策。 摘要 对碳排放效率（CEE）及其驱动因素的合理分类和评估对于应对全球气候危机至关重要。针对单变量建模存在的偏差和忽视城市间驱动因素异质性的问题，本研究探讨了不同类型城市和区域碳排放驱动因素之间的差异，揭示了城市CEE的空间分布特征和减排潜力的异质性。 我们使用SBM-DDF模型来评估2006-2020年期间284个城市的CEE。应用机器学习算 ………………………………