Carbon Emission Efficiency, Technological Progress, and Fishery Scale Expansion: Evidence from Marine Fishery in China

技术变革 马尔奎斯特指数 中国 垂钓 环境科学 技术进步 约束(计算机辅助设计) 比例(比率) 碳纤维 自然资源经济学 渔业 经济 生产力 工程类 全要素生产率 数学 地理 机械工程 地图学 考古 算法 生物 复合数 宏观经济学
作者
Guangliang Li,Tan Chun-lan,Weikun Zhang,Wolin Zheng,Yong Liu
出处
期刊:Sustainability [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:15 (8): 6331-6331 被引量:7
标识
DOI:10.3390/su15086331
摘要

China’s technical progress on emissions and vast ocean area make the study for CO2 emission reduction suitable in a marine fishery. This study uses the slack variables of SBM and the Malmquist index to analyze the CO2 emission efficiency of Trawler, Seine net, Drift net, Fixed net, and Angling, along with their efficiency values, distinguishing the impact of technological progress, scale expansion, and technological efficiency. Results show that the CO2 emission efficiency of the Angling and Seine industry is high with the development potential of the low-carbon fishery. Moreover, China’s technological progress is increasing, but the technical efficiency of CO2 emission reduction is declining. Lack of pure technical efficiency is the primary constraint of low-carbon capture fishery, making changes in efficiency show a downward trend. These results expand the research depth of the efficiency impact of technological progress and reveal that technological progress keeps increasing, but the CO2 emission reduction efficiency is decreasing. This indicates that emission reduction requires both technological growth and the technology’s capacity to reduce CO2 emissions efficiently.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小二郎应助LLLLL采纳,获得10
1秒前
科研牛马完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
JamesPei应助zbs采纳,获得10
3秒前
4秒前
parrowxg完成签到,获得积分20
5秒前
赘婿应助白白采纳,获得10
6秒前
meiyu完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
LLLLL完成签到,获得积分20
7秒前
争取发二区完成签到,获得积分10
9秒前
LX1005完成签到 ,获得积分10
9秒前
YOUNG-M发布了新的文献求助10
9秒前
Yangyang发布了新的文献求助200
9秒前
魔幻鞋垫发布了新的文献求助30
10秒前
黄志伟发布了新的文献求助10
11秒前
谨慎书南完成签到 ,获得积分20
11秒前
tgytc完成签到,获得积分10
11秒前
river123完成签到,获得积分10
12秒前
kin发布了新的文献求助10
12秒前
lenaimiao完成签到,获得积分10
14秒前
HPH0801完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
RuiminXie发布了新的文献求助30
17秒前
Chenjl发布了新的文献求助10
17秒前
Dream完成签到,获得积分10
17秒前
wanci应助舒心的乌龟采纳,获得10
18秒前
kin完成签到,获得积分10
19秒前
Winny_Zhang完成签到,获得积分10
19秒前
英俊的道天完成签到,获得积分10
22秒前
ramia完成签到 ,获得积分10
22秒前
sanapri完成签到,获得积分10
23秒前
大学生完成签到 ,获得积分10
23秒前
25秒前
26秒前
Skilixta完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
28秒前
12345完成签到,获得积分10
28秒前
WHr完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6346253
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8160929
关于积分的说明 17163930
捐赠科研通 5402282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2861073
邀请新用户注册赠送积分活动 1838956
关于科研通互助平台的介绍 1688230