Als wichtige strategische Ressource ist Energie eine der grundlegenden Triebkräfte für Wirtschaftswachstum und ein Schlüsselfaktor für die zukünftige Entwicklung eines Landes. In den letzten Jahren ist die Untersuchung der Energieeffizienz und ihrer Einflussfaktoren insbesondere im Zusammenhang mit der Verfolgung des Konzepts der grünen Entwicklung zu einem aktuellen Thema geworden, dessen vertiefte Analyse von großer Bedeutung ist.

RCEP-Länder nehmen hinsichtlich des Energieverbrauchs und der Kohlendioxidemissionen eine wichtige Position ein, die Energieeffizienz ist jedoch im Verhältnis zur Größe der Wirtschaft immer noch relativ gering. Der Artikel stellt Forschungsfragen und -ziele vor, einschließlich einer umfassenden Analyse des aktuellen Status, der Trends und Einflussfaktoren der RCEP-Energieeffizienz sowie einer Diskussion der Unterschiede in der Energieeffizienz in verschiedenen Ländern und wie diese optimiert und verbessert werden kann.

Forschung zur regionalen Energieeffizienz ist der Schlüssel zur Lösung globaler Energieprobleme. Betont, dass eine eingehende Analyse des Energieverbrauchs von RCEP und die Unterbreitung relevanter Vorschläge zur Verbesserung der Energieeffizienz von großer Bedeutung für die Förderung einer grünen Entwicklung in der Region sind

Das dreistufige SBM-DEA-Modell analysierte die Energieeffizienz und Einflussfaktoren von 13 RCEP-Ländern von 2000 bis 2015.

Hintergrund 1

Hintergrund 2

Hintergrund 3

Zweck 1

Zweck 2

Zweck 3

Methodenzusammenfassung 1

Methodenzusammenfassung 2

Methodenzusammenfassung 3

Technologie 1

Technologie 2

Technologie 3

Ergebnis 1

Ergebnis 2

Ergebnis 3

Das DEA-Modell berücksichtigt nicht die Auswirkungen von Umweltfaktoren und zufälligen Fehlern, sodass die Berechnungsergebnisse verzerrt sind

Die erste Stufe

zweite Etage

Die dritte Phase

Herkömmliche DEA fügt der Zielfunktion keine Slack-Variablen hinzu, was wahrscheinlich zu Verzerrungen in den Messergebnissen aufgrund von Radial- und Winkelwerten führt

Das SBM-DEA-Modell vermeidet Fehler, die durch die subjektive Auswahl von Radial- und Winkelwerten verursacht werden, und löst das Problem lockerer Eingabe- und Ausgabevariablen.

Der größte Unterschied zwischen dem dreistufigen DEA-Modell und dem traditionellen DEA-Modell besteht darin, dass das dreistufige DEA-Modell den Einfluss von Umweltfaktoren und zufälligem Rauschen auf die Ergebnisse berücksichtigt.

Schritte erstellen

Eingabevariablen

Ausgabevariable

Umgebungsvariablen

Zu diesem Zeitpunkt wird der Einfluss der äußeren Umgebung und zufälliger Fehler nicht berücksichtigt. Mit dem SBM-DEA-Modell wurde die Energieeffizienz von 13 RCEP-Ländern von 2000 bis 2015 berechnet.

Analyse der SFA-Regressionsergebnisse

Geben Sie die angepasste Energieeffizienz ein

Rückgang der durchschnittlichen Energieeffizienz: Die durchschnittliche Energieeffizienz von RCEP sank von 0,638 in der ersten Stufe auf 0,384 in der zweiten Stufe, was einem Rückgang von 39,8 % entspricht. Dies weist darauf hin, dass externe Umweltfaktoren einen Einfluss auf die Energieeffizienz von RCEP haben, was zu einer Überschätzung der Energieeffizienz in der ersten Stufe führt.

Mithilfe eines dreistufigen SBM-DEA-Modells wurde die Energieeffizienz von 13 RCEP-Ländern von 2000 bis 2015 geschätzt. Als Inputvariablen werden Kapitalstock, Arbeitskraft und Energieverbrauch verwendet, als erwünschter Output das BIP und als unerwünschter Output Kohlendioxidemissionen.

SFA eliminiert dann den Einfluss der äußeren Umgebung und zufälliger Fehler auf die Energieeffizienz.

Basierend auf den Ergebnissen der ersten Phase. Die Energieeffizienz der 13 RCEP-Länder schwankte zwischen 2000 und 2015, stieg zunächst an und fiel dann. Australien, Brunei und Neuseeland sind sehr energieeffizient, während China und Vietnam am wenigsten energieeffizient sind. Industrieländer sind energieeffizienter als Entwicklungsländer.

Basierend auf den Ergebnissen der zweiten Phase. Externe Umweltfaktoren haben einen erheblichen Einfluss auf die Energieeffizienz.

Nach Eliminierung der Störungen und zufälligen Fehler der externen Umgebung ist die durchschnittliche Energieeffizienz von RCEP in der dritten Stufe niedriger als die in der ersten Stufe, was darauf hindeutet, dass externe Umweltfaktoren zu einer Überschätzung der Energieeffizienz von RCEP führen. Allerdings variieren die Effizienzänderungen von Land zu Land.

Das SBM-DEA-Modell berücksichtigt den unerwünschten Kohlendioxidausstoß und das dreistufige DEA-Modell eliminiert den Einfluss von Umweltfaktoren und Zufallsfehlern. Durch die Kombination dieser beiden Modelle kann die Energieeffizienz genauer gemessen werden, was für die Forschung auf diesem Gebiet von gewisser theoretischer Bedeutung ist.

Frühere Studien konzentrierten sich hauptsächlich auf Variablen im Zusammenhang mit der wirtschaftlichen Entwicklung und weniger auf Indikatoren, die die nationalen politischen Bedingungen darstellen. In diesem Artikel werden politische Indikatoren für die Effizienz der Regierung in allgemeine Wirtschaftsindikatoren integriert, um die Auswirkungen nationaler politischer Bedingungen auf die Energieeffizienz zu untersuchen. Eine umfassendere Analyse der Energieeffizienz wird durch die Berücksichtigung politischer Faktoren ermöglicht.

Bei der Einbeziehung der Tourismuseinnahmen als Einflussfaktor wird besonderes Augenmerk auf die reichen Tourismusressourcen der zehn größten ASEAN-Länder gelegt. Der Tourismus als tertiäre Industrie kann die Energieeffizienz verbessern, indem er das Wirtschaftswachstum fördert. Die Forschung schließt einige Lücken im Bereich der Energieeffizienz im RCEP und bietet eine neue Perspektive für die Energiekooperation.

In diesem Artikel werden bei der Auswahl unerwünschter Emissionen nur Kohlendioxidemissionen berücksichtigt. Zukünftige Forschung kann unerwünschte Emissionen wie SO2 und NOX berücksichtigen.

Konzentrieren Sie sich auf wichtige Faktoren, die die Energieeffizienz beeinflussen

Zur Messung der Energieeffizienz können weitere neue Methoden eingesetzt werden, beispielsweise das Virtual-Frontier-DEA-Modell