マインドマップギャラリー 3 段階の SBM-DEA モデルを適用して RCEP 諸国におけるエネルギー効率と影響を評価する
これは、研究方法、結果と議論、比較分析などを含む、RCEP 諸国のエネルギー効率と影響を評価するための 3 段階の SBM-DEA モデルの適用に関するマインド マップです。
2024-01-29 01:41:43 に編集されましたAvatar 3 centers on the Sully family, showcasing the internal rift caused by the sacrifice of their eldest son, and their alliance with other tribes on Pandora against the external conflict of the Ashbringers, who adhere to the philosophy of fire and are allied with humans. It explores the grand themes of family, faith, and survival.
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3 段階の SBM-DEA モデルを適用して RCEP 諸国のエネルギー効率と影響要因を評価する
導入
研究の背景
重要な戦略的資源であるエネルギーは、経済成長の基本的な原動力の 1 つであり、国の将来の発展における重要な要素です。近年、特にグリーン開発の概念を追求する文脈において、エネルギー効率とその影響要因の研究が注目を集めており、その詳細な分析は非常に重要です。
研究の質問と目的
RCEP諸国はエネルギー消費量と二酸化炭素排出量の点で重要な位置を占めているが、エネルギー効率は経済規模に比べて依然として相対的に低い。この記事では、RCEP のエネルギー効率の現状、傾向、影響要因の包括的な分析、各国のエネルギー効率の違いとそれを最適化および改善する方法についての議論など、研究上の疑問と目的を提示しています。
意義
地域のエネルギー効率に関する研究は、世界的なエネルギー問題を解決する鍵となります。 RCEPのエネルギー消費を徹底的に分析し、エネルギー効率を改善するための関連提案を行うことが、地域のグリーン開発を促進する上で非常に重要であることを強調
方法論
3 段階の SBM-DEA モデルは、2000 年から 2015 年までの RCEP 13 か国のエネルギー効率と影響要因を分析しました。
文献レビュー
Sun らは、確率的フロンティア分析 (SFA) を使用して 71 か国の 25 年間のエネルギー データを分析し、グリーン イノベーションがエネルギー効率にプラスの影響を与えると結論付けました。
背景1
背景2
背景 3
本間と胡は、SFA を適用して、日本の 41 の行政区におけるエネルギー効率と影響要因を調査しました。
目的1
目的2
目的3
1. 生産関数の多様性により、系統的な誤差が発生します。 2. SFA 手法では、複数の入力と複数の出力の状況を解決できません。
ビジネスの観点から、Moon と Mon は DEA 手法を使用して韓国のエネルギー効率を評価しました
方法の概要 1
方法の概要 2
方法の概要 3
Liuらは、従来のDEA-BCCモデルを中国の地方のエネルギー効率を再調査するために適用した。
テクノロジー1
テクノロジー2
テクノロジー3
Tone は、望ましくない出力を効率評価に組み込むために、スラックベースのメトリック DEA (SBM-DEA) を提案しました。
結果1
結果 2
結果 3
Wuらは、3段階のDEA法を使用して中国の鉄鋼産業の電力エネルギー効率を分析し、電力エネルギー効率は東から西に向かって徐々に低下すると結論付けた。
Cui と Li は、輸送エネルギー効率を評価するために 3 段階の仮想フロンティア DEA を適用しました。
SFAとDEAを組み合わせた多段階DEAモデルを提案
研究手法
DEAモデル
SBM-DEAモデル
出力が不十分な SBM-DEA モデル
3段階DEAモデル
DEA モデルは環境要因やランダム誤差の影響を考慮していないため、計算結果には偏りが生じます。
最初のステージ
従来の DEA モデルを使用して、元の入出力データに基づいて各 DMU の効率値と入力スラックを取得します。
第2段
SFA 回帰式は、第 1 段階で取得された入力スラックと環境変数を使用して構築されます。このステップの目的は、外部環境の影響とランダムエラーを排除することです。
入力値を調整するには、ランダム誤差項を SFA モデルの複合誤差項から分離する必要があります。管理の非効率性は、まず次の式を使用して分離されます。
ランダム誤差項のさらなる分解
入力変数の調整式は次のとおりです。
第三段階
調整された入力と元の出力を組み合わせて、DEA モデルを再度適用して、外部環境とランダム誤差を排除した後、比較的正確な効率値を取得します。
3段階のSBM-DEAモデルの構築
従来の DEA は目的関数にスラック変数を追加しないため、半径方向と角度によって測定結果にバイアスが生じる可能性があります。
SBM-DEA モデルは、半径と角度の主観的な選択によって引き起こされるエラーを回避し、スラック入力変数と出力変数の問題を解決します。
3 段階 DEA モデルと従来の DEA モデルの最大の違いは、3 段階 DEA モデルでは、結果に対する環境要因とランダム ノイズの影響が考慮されていることです。
ビルドステップ
元の産業連関データに基づいて、SBMDEA モデルを使用して RCEP 13 か国のエネルギー効率を測定しました。
SFA を使用して入力を調整する
調整された入力データと生の出力データを組み合わせて、SBM-DEA モデルを再度適用してエネルギー効率を測定します。
インジケーターの選択
入力変数
株式資本
労働力
エネルギー消費
国ごとの一人当たりのエネルギー消費量に総人口を乗じたもの
出力変数
国内総生産
理想的な出力
二酸化炭素排出量
望ましくない出力
環境変数
①産業構造
産業構造の調整は三大産業の割合に影響を与え、エネルギー消費に与える影響はさらに大きくなる。この記事では産業構造を産業付加価値(GDP比)で表現しています。
②都市化レベル
都市化のプロセスはエネルギーの供給と需要に特定の影響を及ぼし、エネルギー効率に影響を与えます。この記事では、都市化のプロセスを表すために、国の総人口に対する都市人口の比率を選択します。
③エネルギー消費構造
エネルギー消費量の違いは、二酸化炭素排出量に大きな影響を与えます。エネルギー消費構造は、総エネルギー消費量に占める化石エネルギー消費量の割合で表されます。
④商品貿易
対外開放の度合いは製品の生産構造に影響を与え、エネルギー消費量も変化します。この記事では、商品市場を表すために、国の GDP に占める商品貿易の割合を選択します。
⑤政府の効率性
政府によって提案された対応する政策は、エネルギー節約に有益である可能性があります。ただし、政府の過剰な介入は資源の効率的な配分に影響を及ぼし、エネルギー効率に影響を与える可能性があります。
⑥ 一人当たりGDP
この指標は、エネルギー効率に影響を与える国の発展レベルを測定するために使用されます。
⑦観光収入
RCEP諸国は観光資源が豊富です。第三次産業として、観光と経済成長はエネルギー効率の向上に貢献します。
結果と考察
最初のステージ
この段階では、外部環境の影響や偶発的な誤差は考慮されていません。 SBM-DEA モデルは、2000 年から 2015 年までの RCEP 加盟 13 か国のエネルギー効率を計算するために使用されました。
先進国 (オーストラリア、ニュージーランド、日本、シンガポール) のエネルギー効率は、韓国を除いて、一般的に発展途上国のエネルギー効率よりも優れています。先進国には高い技術レベルや高い人間開発指数などの利点がありますが、ブルネイのような発展途上国は例外で、高い所得水準が比較的高いエネルギー効率に影響しています。
第2段
SFA回帰結果の分析
環境要因は RCEP 諸国のエネルギー効率に影響を与えます。したがって、各国の入力は、同じ外部環境とランダム誤差に直面するように、式 (4) ~ (7) を通じて調整されます。
第三段階
調整後のエネルギー効率を入力します
比較解析
第1段階と第3段階のエネルギー効率の比較分析
平均エネルギー効率の低下: RCEP の平均エネルギー効率は、第 1 段階の 0.638 から第 2 段階では 0.384 に低下し、39.8% 減少しました。これは、外部環境要因が RCEP のエネルギー効率に影響を及ぼし、第 1 段階でのエネルギー効率の過大評価につながっていることを示しています。
国の違い
中国、日本、韓国: 1. 中国は第 2 段階で大幅なエネルギー効率の改善を達成し、0.290 から 0.953 へ、228.6% 増加しました。 2. 中国のこれまでの低効率は比較的劣悪な外部環境に関係していたものの、近年のグリーン経済とクリーン開発政策によりエネルギー効率が向上しました。 3. 日本と韓国は先進国として外部環境への影響が比較的小さく、エネルギー効率がどの段階においても高い水準を維持している。
他の国での変化: 10か国でエネルギー効率が低下 オーストラリア、ニュージーランド、シンガポールなどの先進国では、さまざまな面での経済社会発展が良好な外部環境の創出とエネルギー効率の向上に貢献してきました。 発展途上国の中では、ブルネイとカンボジアがそれぞれ98.0%と96.9%と最大の減少を経験した。ブルネイの高い一人当たり GDP と社会福祉は良好な外部環境を形成し、エネルギー効率も向上しました。 インドネシア: インドネシアはエネルギー効率の低下が最も小さく、外部環境からの影響が少ないことを示しており、これはおそらく管理レベルの低下に関連していると考えられます。
DEA-BCC モデルと SBM-DEA モデルの比較分析結果の出力が悪い
1. DEA-BCC モデルのエネルギー効率計算結果は、SBM-DEA モデルよりも高くなります。 2. DEA-BCC モデルは RCEP のエネルギー効率を過大評価している可能性があります。 3. 計算された変動係数は、それぞれ 0.218 (DEA-BCC)、0.490 (SBM-DEA モデル) であるため、SBM-DEA モデルの測定結果は分散度が高く、判断能力が高いことがわかります。エネルギー効率。
3 段階の SBM-DEA モデルは、エネルギー効率の測定において大きな利点があることがわかりました。
要約する
方法論
3 段階の SBM-DEA モデルを使用して、2000 年から 2015 年までの RCEP 13 か国のエネルギー効率を推定しました。資本ストック、労働、エネルギー消費は入力変数として、GDPは望ましい産出として、二酸化炭素排出量は望ましくない産出として使用されます。
SFA は、エネルギー効率に対する外部環境の影響とランダム誤差を排除します。
結論は
第 1 フェーズの結果に基づく。 RCEP 13 か国のエネルギー効率は 2000 年から 2015 年にかけて変動し、最初は上昇し、その後低下しました。オーストラリア、ブルネイ、ニュージーランドはエネルギー効率が高く、中国とベトナムはエネルギー効率が最も低いです。先進国は発展途上国よりもエネルギー効率が高いです。
第 2 フェーズの結果に基づく。外部環境要因はエネルギー効率に大きな影響を与えます。
外部環境の干渉とランダムエラーを除去した後、第3段階のRCEPの平均エネルギー効率は第1段階よりも低く、外部環境要因がRCEPのエネルギー効率の過大評価につながることを示しています。ただし、効率の変化は国によって異なります。
貢献と展望
貢献する
SBM-DEA モデルは二酸化炭素の望ましくない排出を考慮し、3 段階 DEA モデルは環境要因とランダム誤差の影響を排除します。これら 2 つのモデルを組み合わせることで、エネルギー効率をより正確に測定できるようになり、この分野の研究にとって理論的には一定の意義があります。
これまでの研究は主に経済発展に関連する変数に焦点を当てており、国の政治状況を表す指標にはあまり焦点を当てていませんでした。この論文では、政府の効率性に関する政治指標を一般的な経済指標に導入し、国家の政治状況がエネルギー効率に及ぼす影響を検討します。政治的要因を考慮に入れることで、エネルギー効率のより包括的な分析が提供されます。
観光収入を影響要因として紹介すると、ASEAN 上位 10 か国の豊かな観光資源に特に注目します。第三次産業としての観光は、経済成長を促進することでエネルギー効率を向上させる可能性があります。この研究は、RCEPにおけるエネルギー効率の分野におけるいくつかのギャップを埋め、エネルギー協力に新たな視点を提供するものである。
今後の仕事の展望
この記事では、望ましくない出力を選択する際に二酸化炭素排出量のみを考慮します。将来の研究では、SO2 や NOX などの望ましくない出力も考慮する可能性があります。
エネルギー効率に影響を与える重要な要素に焦点を当てる
仮想フロンティア DEA モデルなど、さらに新しい方法をエネルギー効率の測定に使用できます。