心智圖資源庫 應用三階段SBM-DEA模型評估RCEP國家的能源效率與影響
這是一篇關於應用三階段SBM-DEA模型評估RCEP國家的能源效率和影響的心智圖,包含研究方法、結果和討論、比較分析等。
編輯於2024-01-29 01:41:43Microbiologia medica, Infezioni batteriche e immunità riassume e organizza i punti di conoscenza per aiutare gli studenti a comprendere e ricordare. Studia in modo più efficiente!
La teoria cinetica dei gas rivela la natura microscopica dei fenomeni termici macroscopici e le leggi dei gas trovando la relazione tra quantità macroscopiche e quantità microscopiche. Dal punto di vista del movimento molecolare, vengono utilizzati metodi statistici per studiare le proprietà macroscopiche e modificare i modelli di movimento termico delle molecole di gas.
Este é um mapa mental sobre uma breve história do tempo. "Uma Breve História do Tempo" é um trabalho científico popular com influência de longo alcance. Ele não apenas introduz os conceitos básicos da cosmologia e da relatividade, mas também discute os buracos negros e a expansão. Do universo. questões científicas de ponta, como inflação e teoria das cordas.
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應用三階段SBM-DEA模型評估RCEP國家的能源效率與影響因素
引言
研究背景
能源作為關鍵的戰略資源,是推動經濟成長的基本驅動力之一,也是一個國家未來發展的關鍵因素。近年來,能源效率及其影響因素的研究成為熱點,尤其在追求綠色發展理念的背景下,對其進行深入分析具有重要意義。
研究問題及目標
RCEP國家在能源消耗和二氧化碳排放方面佔有重要地位,但相對於經濟規模,能源效率仍相對較低。文章提出了研究問題和目標,包括對RCEP能源效率現狀、趨勢、影響因素的全面分析,以及對不同國家能源效率的差異性和如何優化提升的探討。
研究意義
對區域能源效率的研究是解決全球能源問題的關鍵。強調透過對RCEP能源消耗的深入分析,提出改善能源效率的相關建議,對推動該地區綠色發展具有重要意義
方法論
三階段SBM-DEA模型,對2000-2015年13個RCEP國家的能源效率及影響因素進行了分析
文獻綜述
Sun等人利用隨機邊界分析(SFA)分析了來自71個經濟體的25年的能源數據,得出結論,綠色創新對能源效率有正面影響
背景1
背景2
背景3
Honma和Hu應用SFA對日本41個行政區域的能源效率和影響因素進行了探討
目的1
目的2
目的3
1.生產函數的多樣性,選擇生產函數會導致系統誤差2、SFA方法無法解決多重輸入、多重輸出的情況
從企業的角度出發,Moon和Mon採用DEA方法評估韓國的能源效率
方法總結1
方法總結2
方法總結3
Liu等人應用傳統的DEA-BCC模型來重新檢視中國的省級能源效率
技術1
技術2
技術3
Tone 提出了一種基於鬆弛的度量DEA(SBM-DEA)將不期望的輸出納入效率評估。
結果1
結果2
結果3
Wu等採用三階段DEA方法對中國鋼鐵業的電能效率進行了分析,得出了電能效率由東到西逐漸下降的結論
Cui和Li 應用三階段虛擬前沿DEA來評估交通能源效率。
結合SFA和DEA,提出了多階段DEA模型
研究方法
DEA模型
SBM-DEA模型
輸出不良的SBM-DEA模型
三階段DEA模型
DEA模型沒有考慮環境因素和隨機誤差的影響,因此計算結果是有偏的
第一階段
利用傳統的DEA模型,根據原始的輸入輸出數據,得到每個DMU的效率值和輸入鬆弛量
第二階段
利用第一階段所得的輸入鬆弛量和環境變數來建構SFA回歸方程式。這個步驟的目的是為了消除外在環境和隨機誤差的影響
為了調整輸入值,需要將隨機誤差項與SFA模型的複合誤差項中分離出來。管理低效率項首先用以下公式分開:
隨機誤差項的進一步分解
輸入變數的調整公式為
第三階段
結合調整後的輸入和原始輸出,再次應用DEA模型,在消除外部環境和隨機誤差後,獲得相對準確的效率值。
三階段SBM-DEA模型的建構
傳統的DEA沒有將鬆弛變數添加到目標函數中,這很可能會導致徑向和角度引起的測量結果的偏差
SBM-DEA模型避免了對徑向和角度的主觀選擇所產生的誤差,解決了輸入輸出變數鬆弛的問題
三階段DEA模型與傳統DEA模型最大的差異是,三階段DEA模型考慮了環境因素和隨機雜訊對結果的影響
建置步驟
根據原始的輸入-輸出數據,採用SBMDEA模型測量了13個RCEP國家的能源效率
使用SFA來調整輸入
結合調整後的輸入和原始輸出數據,再次應用SBM-DEA模型測量能源效率。
指標選擇
輸入變數
股本
勞動力
能源消耗
每個國家的人均能源消耗與總人口的乘積
輸出變數
國內生產毛額
理想產出
二氧化碳排放量
不良產出
環境變數
①產業結構
產業結構調整將影響三大產業的比例,對能源消耗的影響較大。本文以產業增加價值(佔GDP的%)來表示產業結構
②都市化水平
都市化進程對能源供需關係有特定的影響,進而影響到能源效率。本文選擇城市人口與全國總人口的比例來代表都市化過程
③能耗結構
不同的能耗對二氧化碳的排放有顯著影響。以化石能源消耗在總能源消耗中的比例來表示能源消耗結構。
④商品貿易
對外開放的程度會影響產品的生產結構,從而改變了能源消耗的程度。本文選擇商品貿易占國家GDP的比例來代表商品商品市場
⑤政府效率
政府提出的相應政策可能有利於節能。然而,政府的過度幹預可能會影響資源的有效配置,進而影響能源效率
⑥人均GDP
此指標被用來衡量國家的發展水平,這將影響能源效率
⑦旅遊收入
RCEP國家的旅遊資源豐富。旅遊業作為第三產業,經濟成長,有利提高能源效率。
結果和討論
第一階段
在本階段,不考慮外在環境和隨機誤差的影響。採用SBM-DEA模型計算了2000-2015年13個RCEP國家的能源效率
已開發國家(澳洲、紐西蘭、日本、新加坡)的能源效率普遍優於開發中國家,韓國為例外。已開發國家具有高技術水準、高人類發展指數等優勢,而發展中國家中文萊為例外,其高收入水準影響了其相對較高的能源效率
第二階段
對SFA迴歸結果的分析
環境因素將會影響RCEP國家的能源效率。因此,每個國家的輸入都透過公式(4)-(7)進行調整,使它們面臨相同的外部環境和隨機誤差。
第三階段
輸入調整後的能源效率
比較分析
第一、第三階段能源效率的比較分析
平均能源效率下降:RCEP的平均能源效率從第一階段的0.638下降到第二階段的0.384,降低了39.8%。這顯示外部環境因素對RCEP的能源效率產生了影響,導致第一階段對能源效率的高估。
國家差異
中國、日本和韓國: 1.中國在第二階段取得了顯著的能源效率提高,從0.290上升到0.953,成長了228.6%。 2.中國以前的低效率與相對差的外部環境有關,而近年來的綠色經濟和清潔發展政策導致了能源效率的提高。 3.日本和韓國作為已開發國家,外部環境影響相對較小,能源效率在各階段都維持在高水準。
其他國家的變化: 10個國家的能源效率下降 已開發國家如澳洲、紐西蘭和新加坡在各方面的經濟和社會發展有助於創造良好的外部環境,並提高了能源效率。 在發展中國家中,汶萊和柬埔寨的降幅最大,分別為98.0%和96.9%。汶萊的高人均國內生產毛額和社會福利形成了良好的外部環境,並提高了能源效率。 印尼: 印尼的能源效率下降幅度最小,顯示外部環境的影響較小,可能與管理水準較低有關。
具有不良輸出的DEA-BCC模型與SBM-DEA模型結果的比較分析
1.DEA-BCC模型的能源效率計算結果高於SBM-DEA模型。 2、DEA-BCC模型可能對RCEP的能源效率進行了高估。 3.計算的變異係數顯示分別為0.218(DEA-BCC)和0.490(SBM-DEA模型),所以SBM-DEA模型的測量結果具有較高的分散度,並具有較強的能源效率判斷能力。
發現三階段SBM-DEA模型在能源效率測量上有顯著的優勢。
總結
方法論
採用三階段SBM-DEA模型對2000年至2015年13個RCEP國家的能源效率進行了估算。資本存量、勞動力和能源消耗被用作輸入變量,GDP作為理想產出,二氧化碳排放作為不良產出。
SFA接著排除了外部環境和隨機誤差對能源效率的影響。
結論
根據第一階段的結果。 13個RCEP國家的能源效率在2000年和2015年期間出現波動,先是上升後下降。澳洲、汶萊和紐西蘭的能源效率很高,而中國和越南的能源效率最低。已開發國家的能源效率高於開發中國家。
根據第二階段的結果。外部環境因素對能源效率有顯著影響。
在消除了外部環境的干擾和隨機誤差後,第三階段RCEP的平均能源效率低於第一階段,說明外部環境因素會導致對RCEP的能源效率的高估。不過效率上的變化因國而異。
貢獻與展望
貢獻
SBM-DEA模型考慮了二氧化碳的不良輸出,三階段DEA模型排除了環境因素和隨機誤差的影響。結合這兩種模型可以更精確地測量能源效率,對該領域的研究具有一定的理論意義
以往研究主要關注與經濟發展相關的變量,較少涉及代表國家政治條件的指標。本文在一般經濟指標中引入了政府效率的政治指標,以檢視國家政治條件對能源效率的影響。透過考慮政治因素,提供了更全面的能源效率分析。
引入旅遊收入作為影響因素,特別關注東協十大國家豐富的旅遊資源。旅遊業作為第三產業,可能透過促進經濟成長來提高能源效率。研究填補了RCEP能源效率領域的一些空白,為能源合作提供了新的視野。
未來工作展望
本文在選擇不良產出時,只考慮二氧化碳排放,未來的研究可考慮SO2、NOX等不良產出。
重點要關注影響能源效率的重要因素
更多的新方法可以用於測量能源效率,如虛擬前沿DEA模型