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Sources of inefficient power generation by coal-fired thermal power plants in China: A metafrontier DEA decomposition approach

效率低下 数据包络分析 发电 火力发电站 中国 环境科学 生产(经济) 功率(物理) 环境经济学 自然资源经济学 工程类 经济 废物管理 数学 地理 微观经济学 考古 数学优化 物理 电气工程 量子力学
作者
Shogo Eguchi,Hirotaka Takayabu,Chen Lin
出处
期刊:Renewable & Sustainable Energy Reviews [Elsevier BV]
卷期号:138: 110562-110562 被引量:88
标识
DOI:10.1016/j.rser.2020.110562
摘要

China is the world's largest CO2 emitting country, and coal-fired thermal power generation accounted for over 50% of the total electricity generation in China in 2015. This study reports the changes in the power generation efficiency of coal-fired thermal power plants in China from 2009 to 2011 and elucidates how the differences in the production scale of the power plants and regional heterogeneity affect the power generation efficiency. We propose a metafrontier data envelopment analysis (DEA) decomposition framework to investigate the sources of inefficiency in power generation. The results suggest that, on average, the power generation efficiency of large-scale power plants is 13% higher than that of small-scale power plants. Although operational inefficiency is the main source of inefficiency in eastern and central China, the technology gap - the differences in the quality of coal consumed for electricity production and in the equipment of the power plants among regions - is the main source of inefficiency in western China. This study uses the results of the framework to discuss the scrapping policies for coal-fired thermal power plants in China. For large-scale power plants in western China, the components of inefficiency vary and, thus, policymakers should consider scrapping thermal power plants based not only on the level of inefficiency but also on their components.
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