Évaluation de l'efficacité environnementale par l'analyse d'enveloppement de données et ses applications

Environmental Efficiency Evaluation by Data Envelopment Analysis and its Applications

• Auteur / Autrice : Beibei Xiong
• Direction : Haoxun Chen, Jie Wu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
• Date : Soutenance le 12/07/2019
• Etablissement(s) : Troyes en cotutelle avec University of science and technology of China
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Organisme gouvernemental étranger : CSC (China Scholarship Council)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Jia Shu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jie Wu, Jia Shu, Chengbin Chu, Yingming Wang, Gongbing Bi, Nacima Labadie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Chengbin Chu, Yingming Wang

Mots clés

Mots clés contrôlés

Référenciation

Efficience (gestion)

Programmation linéaire

Homme -- Effets de l'environnement

DEA, Méthode

Mots clés libres

DEA, Méthode

Homme -- Effets de l'environnement

Programmation linéaire

Efficience (gestion)

Référenciation

Data envelopment analysis

Human beings--Effect of environment on

Linear programming

Industrial efficiency

Benchmarking (Management)

Résumé

Avec le développement de l'économie, la pollution de l'environnement est devenue de plus en plus grave, en particulier dans les pays en voie de développement tels que la Chine et l'Inde. Pour réaliser le développement durable de l'environnement et de l'économie, l'évaluation scientifique de l'efficacité environnementale est très importante. Cette thèse examine l'évaluation de l'efficacité environnementale basée sur l'analyse d'enveloppement de données (DEA). Quatre problèmes d'évaluation de l'efficacité environnementale sont étudiés. Tout d'abord, un modèle de mesure Russell renforcé est proposé pour évaluer l'efficacité environnementale des entreprises de production d'énergie thermique en Chine. Ensuite, compte tenu de la production indésirable, un nouveau modèle DEA plus proche d’un cible basé sur un intervalle de mesure ajusté est établi pour mesurer l'efficacité environnementale du bassin de la rivière Xiangjiang en Chine. De plus, un nouveau modèle DEA en deux étapes avec entrées partagées est construit pour évaluer l’efficacité énergétique du facteur total et l’efficacité environnementale globale du secteur industriel de la Chine. Enfin, le modèle d’évaluation de l’efficacité environnementale d’un réseau parallèle prenant en compte l’hétérogénéité est proposé pour analyser le secteur de transport en Chine. Tous ces modèles sont appliqués à des exemples réels et utilisés pour mesurer leur efficacité environnementale et donner une référence pour l'amélioration de leur performance.

With the development of economy, environmental pollution has become increasingly serious, especially in developing countries such as China and India. To realize the sustainable development of environment and economy, the scientific evaluation of environmental efficiency is very important. This thesis investigates the environmental efficiency evaluation based on data envelopment analysis (DEA). Four environmental efficiency evaluation problems are studied. Firstly, an integrated Enhanced Russell measure model is proposed for evaluating the environmental efficiency with the presence of undesirable outputs. It is then applied to thermal power firms in China. Then, by considering undesirable outputs, a new closest target DEA model based on Range Adjusted Measure is established to measure the water environmental efficiency of the Xiangjiang River Basin in China. In addition, a new two-stage DEA model with shared inputs is built to evaluate the total-factor energy efficiency and the overall environmental efficiency of China’s industrial sector. Finally, the dynamic environmental efficiency evaluation of a parallel network considering heterogeneity is considered. The Metafrontier Malmquist-Luenberger productivity index based on a network DEA model is built and then applied to analyze China’s transportation sector. All these models are applied to real-life examples and used to measure their environmental efficiency and set the benchmark for their performance improvement.