本文是一篇开题报告范文，本文基于2005-2020年数据，选择中国沿海13个上市港口公司作为研究对象，采用考虑非期望产出的超效率SBM-DEA模型对港口公司的投入产出进行处理，得到各上市港口公司的碳排放效率值，并结合各年份的效率值从年份、省域以及区域分别进行静态分析。
1绪论
1.1引言
1.1.1研究背景
气候变化在全人类的生产活动中产生了不可逆的负面影响。2006年，有关的气候报告结合了具体数据显示，如果人类仍然按照现在的生活方式继续生活下去，到2100年全球的气候将会出现极端变化，气温将有百分之五十的可能会再上升四摄氏度。同时，英国《卫报》也认为，当全球的气温居高不下时，带来的负面影响会严重影响人们的生活，且时间越长影响人数越多，甚至破坏地球的生态平衡。
联合国认为现在的首要任务应当努力减少污染物的排放量并抑制其增长趋势。国际标准化组织设立了分技术委员会承担温室气体领域的国际标准指定工作，温室气体分技术委员会（ISO/TC207/SC7）主要制定温室气体领域标准，以支撑联合国环境可持续发展的目标。而中国对于碳排放量的控制及社会面的碳减排工作也给予了很高的关注度。2015年，借鉴国际其他组织的措施，中国发布了绿色建筑评价标准、产品生命周期评价技术规范等与报告相关的标准。此后，中国又在许多领域相继补充了许多有关碳排放标准的制定。碳达峰是碳中和的基础和前提，二者相辅相成，碳排放峰值越低，实现碳中和的空间和灵活性越大，难度越小。中国已宣布将全力以赴采取措施在2030年以前达到峰值，并力争在2060年前实现碳中和[1]，这代表世界上最大的发展中国家，将在世界历史上在最短的时间内去实现世界上碳强度最大程度的降低以实现碳中和的目标，这对于中国来说将是一场硬仗。因此，必须围绕实现碳中和目标，制定实现碳达峰行动的方案。因此“十四五”对于碳减排工作来说是一个关键期和窗口期，我们需要面对困难，全身心的投入到碳达峰和碳中和的这两项伟大的事业中去。
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1.2研究内容及方法
1.2.1研究内容
本文在借鉴和吸收众多学者研究成果的基础上，总结目前已有文章研究的不足之处，把碳排放效率值测度分析及预测与沿海港口的上市港口公司结合起来，基于超效率SBM-GML对2005-2020年中国沿海上市港口公司的碳排放效率值进行测度和全要素分析，并利用ArcG IS 10.8软件将碳排放效率值可视化进行时空演变分析；然后利用传统灰色GM(1,1)模型对2005-2020年的效率值进行计算得到模拟值，根据原始值与模拟值得到残差及相对误差，并将相对误差根据等级进行状态空间的划分，计算出马尔可夫模型一步频率矩阵，并对传统灰色GM(1,1)模型的预测值进行残差修正，使用灰色-马尔可夫预测模型对2021-2026年中国沿海上市港口公司的碳排放效率值的预测值进行修正，由此得出结论及对策建议。研究内容主要包含以下几个部分：第一章为绪论，介绍目前中国碳排放的现状以及在实现碳减排的过程中港口公司扮演的重要角色有什么背景及意义，随后总结了本文的研究内容、方法以及研究目标，并在最后总结出本文的分析框架。第二章为文献综述。总结归纳了目前国内外文献中碳排放在区域、行业以及方法上的研究。第三章主要详细地介绍了对中国沿海上市港口公司碳排放效率值测度与时空演变分析及预测的模型，同时阐述了碳排放绩效的内涵界定及理论基础。第四章为中国沿海上市港口公司碳排放效率值的测度，并就不同层面从静态和动态两个方面进行分析。第五章为中国沿海上市港口公司碳排放效率值的预测。首先使用灰色GM(1,1)模型预测研究对象的碳排放效率值，然后使用灰色马尔可夫预测模型对预测值进行残差修正，得到更加接近实际的预测值。根据第四章及第五章实证分析的结果，第六章汇总各层面港口企业碳排放绩效的静态及动态变化的特点，根据预测的未来近几年的效率值，给出相关政策及建议。本文的研究思路和结构框架如图1.1所示：
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2文献综述
2.1碳排放绩效文献综述
2.1.1国内外有关碳排放的研究
发达经济体因其经济较为发达，工业化及城镇化起步较早，经济发展的各个阶段要明显早于其他地区，因此会更早地涉及到碳排放的问题，所以在很早便开始了碳排放的测度研究，并借助研究成果逐渐开始了碳排放的控制工作，其有关碳排放的研究内容可以追溯到上个世纪30年代。Joe Edmonds等人在1983年就开始针对二氧化碳的排放污染进行研究，认为化石燃料的过量的燃烧是导致二氧化碳排放量逐年增加的主要原因，且二氧化碳的排放量在全球气候变化快慢这一问题上起着主导作用[5]。Lynn Price等人认为燃烧含碳化石燃料所产生的污染气体是大气中二氧化碳的主要来源，提高全球能源使用效率及降低碳排放量的关键是重点关注工业、建筑、交通和农业这四个关键经济部门[6]。Bosah Chukwunonso Philip等人基于1980-2017年15个国家的面板数据，采用面板协整经验和PMG-ARDL技术研究了能源消费，经济增长以及城市化对碳排放的影响[7]。Ma Zilong等人对草原系统的碳排放进行研究，认为草原生态系统减少温室气体排放的方式是制定最佳的管理策略，并考虑环境条件和土壤特性[8]。在其他学者研究碳排放量增加的同时，Nabuurs G.J.等人开始研究可以降低碳排放量的方式，学者们对全球森林碳排放吸收量进行调查，最终结果显示全球森林在碳循环中起着至关重要的作用，大约有25%的二氧化碳排放量被森林吸收，增加森林覆盖率能够有效降低二氧化碳排放量[9]。除研究碳排放和如何减少碳排放量以外，有的学者也就碳排放这个概念展开了延伸的研究，例如：自2009年韩国举办G20峰会以来，韩国一直在推动可持续发展和经济绿色增长，Hyoungseok Lee等人为了验证绿色政策对行业的碳排放的影响，在NMMCPI模型的基础上探讨了韩国11个制造业纯温室气体碳排放绩效的变化[10]。而Liana Rahardja等人为了找出最适合公司长期发展及最符合环境保护的公司发展环境类型，对2008-2013年期间公开上市的7家印度尼西亚公司进行财务绩效与碳排放绩效关联度分析[11]。
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2.2对国内外研究文献的述评与分析
通过对已有文献的整理，无论是在单因素还是全因素框架下，国内外丰富的碳排放绩效研究为全球的节能减排工作提供了理论基础，基于上述研究本文认为可以从以下方面进行改进和完善：
一方面，在整理现有文献内容时，现有文献碳排放研究集中在国家、区域和行业层面，国家和区域层面的研究较多，在行业方面，主要集中在建筑、农业、工业以及制造业，缺乏对航运业的研究，航运业作为碳排放大户，亟需相关的学术研究及支撑。
另一方面，在研究方法上，在有关使用DEA模型对碳排放绩效研究的文章中，大部分文章采用的方法是将DEA模型与全要素生产指数Malmquist相结合，从不同的角度去分析碳排放绩效，或者将DEA方法改进，分析碳排放的区域差异性。很少有文章将预测模型也加入到研究碳排放绩效的文章中，在经济发展过程中，预测碳排放效率值的长期发展趋势可为可持续发展提供政策或是制定依据。
综上所述，本文主要从这两个方面进行拓展，立足于中国航运业，运用超效率SBM模型和GML指数模型对上市港口公司的碳排放效率值进行测度并进行时空演变的分析，运用改进的灰色-马尔可夫模型对其未来的发展趋势进行预测。
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3碳排放绩效理论及方法研究...............................-13
3.1碳排放绩效内涵的界定.......................................-13
3.2碳排放绩效的理论基础...............................-13
4中国沿海上市港口公司碳排放绩效的测算与时空演变..............................-25
4.1变量的选择和数据来源......................................-25
4.2投入产出指标的描述性统计................................-27
5中国沿海上市港口公司碳排放绩效预测.................................-42
5.1灰色GM（1.1）预测..........................................-42
5.2基于GM（1，1）模型的马尔可夫链改进...........................-44
5中国沿海上市港口公司碳排放绩效预测
本章首先采用灰色GM（1,1）模型对2005-2020年中国沿海上市港口公司的碳排放效率值进行预测，得到预测值后利用后验差检验公式发现预测结果是符合精确度的，因此预测了2021-2026年的碳排放效率值。同时，采用灰色马尔可夫预测模型对2005-2020年的碳排放效率值进行再次预测，得到的效率值与灰色GM（1,1）的预测值相比，相对误差更小，其准确度更高，且更接近于实际值，因此采用灰色马尔可夫进行预测得到的结果更为理想。
所以，最后利用灰色马尔科夫的残差修正对2021-2026年的预测值进行修正，得到的修正值为最终想要的结果。根据修正后的预测结果可以看到，上市港口公司的碳排放效率值整体还是偏低的，仅维持在0.700左右，并未达到有效水平，且呈现出先增高后降低的趋势，中国沿海港口碳排放绩效在未来的几年的时间里还是有很大的进步空间，国家应当在绿色港口发展过程中继续优化资源配置，加大创新力度，提高资源配置的技术水平，同时注重东西部及南北部节能减排的协同发展。
开题报告参考
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6结论与建议
6.1结论
港口的能源消耗主要集中在煤炭等燃料的消耗，其排放的污染气体占中国总体比重较大，对中国经济发展有重要影响。随着中国经济迅猛发展以及各项生产活动的加速扩张，根据废气排放与经济发展的关系，二氧化碳排放只会加速上升。科学测度和分析预测中国上市港口公司的碳排放绩效及其关键影响因素，可以为中国沿海上市港口公司和港口的低碳转型以及航运业的可持续发展提供重要参考依据。本文运用考虑非期望产出的超效率SBM模型测算了2005-2020年中国沿海上市港口公司的碳排放绩效，通过GML指数对测度的碳排放绩效进行静态和动态两个方面的评价分析，并利用GM(1，1)和马尔可夫链模型对沿海上市港口公司的碳排放绩效进行预测。结果表明：
(1)从静态水平来看，各上市港口公司的均值维持在0.400-1.000之间，其总体均值维持在0.738左右。2006年到2008年，由于金融经济危机的影响，整个碳排放绩效的水平急速下降，到2008年前后下降到最低水平0.684，此后开始上升，到2009年前后达到最高水平0.863，从2009年以后，上市港口公司的碳排放绩效开始逐年波动下降，直到2020年也没有明显好转的现象，由于近几年疫情的影响，在不同程度影响碳排放绩效的提高。从空间角度来看，碳排放绩效在地理位置上存在差异性，空间发展极不平衡。东部地区的碳排放效率值要显著高于西部地区的碳排放效率值，南部地区的效率值要高于北部地区的效率值，在效率平均值的排名中，前七名中有六名来自南部地区，其中北部湾港位于西部地区，其效率值居于后位。
(2)从动态变化来看，从2005-2020年，沿海上市港口公司的GML平均值仅有四年没有超过1.000，这说明在研究期间沿海上市港口公司的全要素生产率还是保持良好的增长趋势。但是从年份的远近来看，GML值小于1.000的年份多发生在近几年，说明近几年碳排放绩效的技术管理出现了问题，需要进一步解决。从地区来看，以东南区域及珠三角区域的GML均值最高，东南沿海区域年平均增长14.67%，而珠三角区域年平均增长21.53%，西南区域以平均年增长率5.25%位居最后，呈现东部地区及东南地区要高于北方及西南地区的特点。从省级层面来看，锦州港（12.1%）、大连港（21.7%）、厦门港（14.7%）和珠海港（35.7%）排在前列，而宁波舟山港（4.2%）和北部湾港（5.3%）排在后列。
参考文献（略）