Two Methods for Measuring the Environmental Returns to Scale Using Data Envelopment Analysis Approach
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 10، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 167
فایل این مقاله در 28 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-10-2_009
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
Nowadays, the assessment of environmental performance has received considerable attention by environmental strategy advocators and decision makers. In recent years, increased emission of CO۲ into the air, water pollution, and global warming are universal problems all over the world. Therefore, development of firms with less CO۲ emission is an important issue of attention in every area of production. This paper applies data envelopment analysis (DEA) as a management technique for assessing the environmental performance of the firms. We then explore the measurement of scale economies (SE) and returns to scale (RTS) for environmental issues which have not been given the attention they deserve in the last few decades. Associated with SE and RTS for desirable outputs, the new concepts of ESE (Environmental Scale Economies) and ERTS (Environmental Returns to Scale) are proposed for both desirable and undesirable outputs. This paper presents two methods for determining the type of ERTS of efficient DMUs, and demonstrates their equivalency within a theorem. Finally, the offered models are employed to study the CO۲ emission of Japanese electric power companies. Afterwards, the type of ERTS is determined for efficient companies and based on their type of ERTS, the optimal size is suggested for them.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مریم خدادادی
Department of Mathematics, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran
حبیبه زارع حقیقی
Department of Mathematics, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :