In quanto risorsa strategica fondamentale, l'energia è una delle forze trainanti fondamentali per la crescita economica e un fattore chiave per lo sviluppo futuro di un Paese. Negli ultimi anni, lo studio dell’efficienza energetica e dei suoi fattori che la influenzano è diventato un tema caldo, soprattutto nel contesto del perseguimento del concetto di sviluppo verde, e la sua analisi approfondita è di grande importanza.

I paesi RCEP occupano una posizione importante in termini di consumo energetico ed emissioni di anidride carbonica, ma l’efficienza energetica è ancora relativamente bassa rispetto alle dimensioni dell’economia. L'articolo propone domande e obiettivi di ricerca, inclusa un'analisi completa dello stato attuale, delle tendenze e dei fattori che influenzano l'efficienza energetica RCEP, nonché una discussione sulle differenze di efficienza energetica nei diversi paesi e su come ottimizzarla e migliorarla.

La ricerca sull’efficienza energetica regionale è fondamentale per risolvere i problemi energetici globali. Sottolineando che un'analisi approfondita del consumo energetico di RCEP e la presentazione di suggerimenti pertinenti per migliorare l'efficienza energetica sono di grande importanza per promuovere lo sviluppo verde nella regione

Il modello SBM-DEA in tre fasi ha analizzato l’efficienza energetica e i fattori che influenzano 13 paesi RCEP dal 2000 al 2015.

Sfondo 1

Sfondo 2

Sfondo 3

Scopo 1

Scopo 2

Scopo 3

Riepilogo del metodo 1

Riepilogo del metodo 2

Riepilogo del metodo 3

Tecnologia 1

Tecnologia 2

Tecnologia 3

Risultato 1

Risultato 2

Risultato 3

Il modello DEA non considera l’impatto dei fattori ambientali e degli errori casuali, quindi i risultati del calcolo sono distorti

La prima fase

seconda fase

La terza fase

La DEA tradizionale non aggiunge variabili slack alla funzione obiettivo, il che potrebbe portare a distorsioni nei risultati della misurazione causati da fattori radiali e angolari.

Il modello SBM-DEA evita errori causati dalla selezione soggettiva di radiale e angolo e risolve il problema delle variabili di ingresso e uscita lente.

La più grande differenza tra il modello DEA a tre stadi e il modello DEA tradizionale è che il modello DEA a tre stadi tiene conto dell’impatto dei fattori ambientali e del rumore casuale sui risultati.

Costruisci passaggi

variabili di ingresso

variabile di uscita

variabili ambientali

In questa fase non viene considerata l’influenza dell’ambiente esterno e degli errori casuali. Il modello SBM-DEA è stato utilizzato per calcolare l’efficienza energetica di 13 paesi RCEP dal 2000 al 2015.

Analisi dei risultati della regressione SFA

Inserisci l'efficienza energetica adeguata

Diminuzione dell'efficienza energetica media: l'efficienza energetica media di RCEP è scesa da 0,638 nella prima fase a 0,384 nella seconda fase, con un calo del 39,8%. Ciò indica che i fattori ambientali esterni hanno un impatto sull’efficienza energetica di RCEP, portando a una sovrastima dell’efficienza energetica nella prima fase.

Per stimare l’efficienza energetica di 13 paesi RCEP dal 2000 al 2015 è stato utilizzato un modello SBM-DEA a tre fasi. Lo stock di capitale, il lavoro e il consumo di energia sono utilizzati come variabili di input, il PIL come output desiderabile e le emissioni di anidride carbonica come output indesiderabile.

L'SFA elimina quindi l'influenza dell'ambiente esterno e degli errori casuali sull'efficienza energetica.

Sulla base dei risultati della prima fase. L’efficienza energetica dei 13 paesi RCEP ha oscillato tra il 2000 e il 2015, prima aumentando e poi diminuendo. Australia, Brunei e Nuova Zelanda sono paesi ad alta efficienza energetica, mentre Cina e Vietnam sono i paesi meno efficienti. I paesi sviluppati sono più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai paesi in via di sviluppo.

Sulla base dei risultati della seconda fase. I fattori ambientali esterni hanno un impatto significativo sull’efficienza energetica.

Dopo aver eliminato le interferenze e gli errori casuali dell'ambiente esterno, l'efficienza energetica media di RCEP nella terza fase è inferiore a quella della prima fase, indicando che i fattori ambientali esterni porteranno a sovrastimare l'efficienza energetica di RCEP. Tuttavia, i cambiamenti in termini di efficienza variano da paese a paese.

Il modello SBM-DEA tiene conto della produzione indesiderata di anidride carbonica e il modello DEA a tre stadi elimina l’influenza dei fattori ambientali e degli errori casuali. Combinando questi due modelli è possibile misurare l’efficienza energetica in modo più accurato, il che ha un certo significato teorico per la ricerca in questo campo.

Gli studi precedenti si sono concentrati principalmente sulle variabili relative allo sviluppo economico e meno sugli indicatori che rappresentano le condizioni politiche nazionali. Questo documento introduce gli indicatori politici dell’efficienza del governo negli indicatori economici generali per esaminare l’impatto delle condizioni politiche nazionali sull’efficienza energetica. Un’analisi più completa dell’efficienza energetica viene fornita tenendo conto dei fattori politici.

Introducendo le entrate turistiche come fattore influente, viene prestata particolare attenzione alle ricche risorse turistiche dei primi dieci paesi dell'ASEAN. Il turismo, in quanto industria terziaria, può migliorare l’efficienza energetica promuovendo la crescita economica. La ricerca colma alcune lacune nel campo dell’efficienza energetica in RCEP e fornisce una nuova prospettiva per la cooperazione energetica.

Questo articolo considera solo le emissioni di anidride carbonica quando si selezionano gli output indesiderabili. La ricerca futura può prendere in considerazione output indesiderabili come SO2 e NOX.

Concentrarsi su fattori importanti che influiscono sull’efficienza energetica

Altri nuovi metodi possono essere utilizzati per misurare l’efficienza energetica, come il modello DEA della frontiera virtuale