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Applicazione di un modello SBM-DEA in tre fasi per valutare l’efficienza energetica e gli impatti nei paesi RCEP
Questa è una mappa mentale sull'applicazione del modello SBM-DEA in tre fasi per valutare l'efficienza energetica e l'impatto dei paesi RCEP, compresi metodi di ricerca, risultati e discussioni, analisi comparative, ecc.
Editado a las 2024-01-29 01:41:43,
Applicazione di un modello SBM-DEA in tre fasi per valutare l’efficienza energetica e gli impatti nei paesi RCEP
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Applicazione del modello SBM-DEA a tre fasi per valutare l’efficienza energetica e i fattori che influenzano nei paesi RCEP
introduzione
Contesto della ricerca
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.
Domande e obiettivi della ricerca
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.
Significato
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
metodologia
Il modello SBM-DEA in tre fasi ha analizzato l’efficienza energetica e i fattori che influenzano 13 paesi RCEP dal 2000 al 2015.
articolo di letteratura
Sun et al. hanno utilizzato l’analisi stocastica delle frontiere (SFA) per analizzare 25 anni di dati energetici provenienti da 71 economie e hanno concluso che l’innovazione verde ha un impatto positivo sull’efficienza energetica.
Sfondo 1
Sfondo 2
Sfondo 3
Honma e Hu hanno applicato la SFA per esplorare l'efficienza energetica e i fattori che la influenzano in 41 regioni amministrative del Giappone.
Scopo 1
Scopo 2
Scopo 3
1. La diversità delle funzioni di produzione. La scelta di una funzione di produzione porterà a errori sistematici. 2. Il metodo SFA non può risolvere la situazione di molteplici input e molteplici output.
Dal punto di vista aziendale, Moon e Mon hanno utilizzato il metodo DEA per valutare l'efficienza energetica della Corea del Sud
Riepilogo del metodo 1
Riepilogo del metodo 2
Riepilogo del metodo 3
Liu et al. hanno applicato il tradizionale modello DEA-BCC per riesaminare l’efficienza energetica provinciale in Cina.
Tecnologia 1
Tecnologia 2
Tecnologia 3
Tone ha proposto una DEA metrica basata sullo slack (SBM-DEA) per incorporare i risultati indesiderati nella valutazione dell'efficienza.
Risultato 1
Risultato 2
Risultato 3
Wu et al. hanno utilizzato un metodo DEA a tre fasi per analizzare l’efficienza energetica dell’industria siderurgica cinese e hanno concluso che l’efficienza energetica elettrica diminuisce gradualmente da est a ovest.
Cui e Li hanno applicato la DEA della frontiera virtuale in tre fasi per valutare l'efficienza energetica dei trasporti.
Combinando SFA e DEA, viene proposto un modello DEA a più fasi
Metodi di ricerca
Modello DEA
Modello SBM-DEA
Modello SBM-DEA con output scadente
Modello DEA a tre stadi
Il modello DEA non considera l’impatto dei fattori ambientali e degli errori casuali, quindi i risultati del calcolo sono distorti
La prima fase
Utilizzare il modello DEA tradizionale per ottenere il valore di efficienza e il margine di flessibilità in ingresso di ciascuna DMU in base ai dati di input e output originali.
seconda fase
L'equazione di regressione SFA è costruita utilizzando il margine di flessibilità di input e le variabili ambientali ottenute nella prima fase. Lo scopo di questo passaggio è eliminare l'influenza dell'ambiente esterno e degli errori casuali
Per regolare i valori di input, il termine di errore casuale deve essere separato dal termine di errore composito del modello SFA. Le inefficienze gestionali vengono innanzitutto separate utilizzando la seguente formula:
Ulteriore scomposizione del termine di errore casuale
La formula di aggiustamento per le variabili di input è
La terza fase
Combinando l'input corretto e l'output originale, il modello DEA viene applicato nuovamente per ottenere valori di efficienza relativamente accurati dopo aver eliminato l'ambiente esterno e gli errori casuali.
Costruzione del modello SBM-DEA a tre stadi
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
Sulla base dei dati input-output originali, il modello SBMDEA è stato utilizzato per misurare l’efficienza energetica di 13 paesi RCEP.
Utilizzare SFA per regolare l'input
Combinando i dati di input corretti e quelli di output grezzi, il modello SBM-DEA viene nuovamente applicato per misurare l'efficienza energetica.
Selezione dell'indicatore
variabili di ingresso
capitale sociale
forza lavoro
Consumo di energia
Consumo energetico pro capite per paese moltiplicato per la popolazione totale
variabile di uscita
prodotto interno lordo
rendimento ideale
Emissioni di diossido di carbonio
uscita indesiderata
variabili ambientali
①Struttura industriale
L’adeguamento della struttura industriale influenzerà la proporzione delle tre industrie principali e avrà un impatto maggiore sul consumo energetico. Questo articolo esprime la struttura industriale in termini di valore aggiunto industriale (% del PIL).
②Livello di urbanizzazione
Il processo di urbanizzazione ha un impatto specifico sull’offerta e sulla domanda di energia, influenzando così l’efficienza energetica. Questo articolo sceglie il rapporto tra la popolazione urbana e la popolazione nazionale totale per rappresentare il processo di urbanizzazione.
③Struttura del consumo energetico
Il diverso consumo di energia ha un impatto significativo sulle emissioni di anidride carbonica. La struttura del consumo energetico è rappresentata dalla percentuale del consumo di energia fossile sul consumo energetico totale.
④Commercio di materie prime
Il grado di apertura verso il mondo esterno influenzerà la struttura produttiva dei prodotti, modificando così il livello di consumo energetico. Questo articolo sceglie la proporzione del commercio di materie prime nel PIL nazionale per rappresentare il mercato delle materie prime.
⑤Efficienza del governo
Le politiche corrispondenti proposte dal governo possono essere vantaggiose per il risparmio energetico. Tuttavia, un intervento pubblico eccessivo può compromettere l’efficiente allocazione delle risorse, influenzando così l’efficienza energetica
⑥ PIL pro capite
Questo indicatore viene utilizzato per misurare il livello di sviluppo di un paese, che influenzerà l'efficienza energetica
⑦Entrate del turismo
I paesi RCEP sono ricchi di risorse turistiche. In quanto settore terziario, il turismo e la crescita economica favoriscono il miglioramento dell’efficienza energetica.
Risultati e discussione
La prima fase
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.
L’efficienza energetica dei paesi sviluppati (Australia, Nuova Zelanda, Giappone, Singapore) è generalmente migliore di quella dei paesi in via di sviluppo, ad eccezione della Corea del Sud. I paesi sviluppati presentano vantaggi quali l’alto livello tecnologico e l’alto indice di sviluppo umano, mentre i paesi in via di sviluppo come il Brunei rappresentano un’eccezione. Il loro alto livello di reddito influisce sulla loro efficienza energetica relativamente elevata.
seconda fase
Analisi dei risultati della regressione SFA
I fattori ambientali influenzeranno l’efficienza energetica dei paesi RCEP. Pertanto, gli input di ciascun paese vengono adeguati tramite le equazioni (4)-(7) in modo che si trovino ad affrontare lo stesso ambiente esterno ed errori casuali.
La terza fase
Inserisci l'efficienza energetica adeguata
analisi comparativa
Analisi comparativa dell'efficienza energetica nella prima e terza fase
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.
Differenze tra paesi
Cina, Giappone e Corea del Sud: 1. La Cina ha ottenuto un significativo miglioramento dell'efficienza energetica nella seconda fase, passando da 0,290 a 0,953, con un incremento del 228,6%. 2. La precedente bassa efficienza della Cina era legata a un ambiente esterno relativamente povero, mentre l’economia verde e le politiche di sviluppo pulito negli ultimi anni hanno portato a miglioramenti nell’efficienza energetica. 3. Essendo paesi sviluppati, il Giappone e la Corea del Sud hanno un impatto relativamente limitato sull’ambiente esterno e la loro efficienza energetica rimane ad un livello elevato in tutte le fasi.
Cambiamenti in altri paesi: L’efficienza energetica diminuisce in 10 paesi Lo sviluppo economico e sociale in vari aspetti dei paesi sviluppati come Australia, Nuova Zelanda e Singapore ha contribuito a creare un buon ambiente esterno e a migliorare l’efficienza energetica. Tra i paesi in via di sviluppo, Brunei e Cambogia hanno registrato i cali maggiori, rispettivamente al 98,0% e al 96,9%. L'elevato PIL pro capite e il benessere sociale del Brunei hanno creato un buon ambiente esterno e migliorato l'efficienza energetica. Indonesia: L’Indonesia registra il minor calo di efficienza energetica, indicando un minore impatto da parte dell’ambiente esterno, probabilmente correlato a livelli più bassi di gestione.
L'analisi comparativa del modello DEA-BCC e del modello SBM-DEA ha prodotto risultati errati
1. I risultati del calcolo dell’efficienza energetica del modello DEA-BCC sono superiori a quelli del modello SBM-DEA. 2. Il modello DEA-BCC potrebbe aver sovrastimato l’efficienza energetica di RCEP. 3. I coefficienti di variazione calcolati mostrano che sono rispettivamente 0,218 (DEA-BCC) e 0,490 (modello SBM-DEA), quindi i risultati della misurazione del modello SBM-DEA hanno un alto grado di dispersione e hanno una forte capacità di giudizio efficienza energetica.
È stato riscontrato che il modello SBM-DEA a tre stadi presenta vantaggi significativi nella misurazione dell’efficienza energetica.
Riassumere
metodologia
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.
Insomma
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.
Contributi e prospettive
contribuire
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.
Prospettive lavorative future
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