比较发电厂效率的73个国家之一

文摘

有效和高效生产的电力是承诺的一个关键因素利用能源可持续发展。我们采用数据包络分析(DEA),包括不受欢迎的公司₂排放输出,来评估电厂资源利用率在73个国家为了把全球变暖的效果。我们发现亚洲享有最高的技术效率和欧洲国家遭受的最低技术效率在欧洲、亚洲和美国大陆。此外,我们比较模型与和没有有限公司₂排放和发现他们之间有显著差异的技术和纯技术效率。我们还建立了三个假设检验国民生产总值(GNP),城市化和电力进口水平的因素可能影响电厂效率由托比特书回归分析。结果表明,国民生产总值和城市化对电厂效率有显著的影响除了电力进口水平。

1。介绍

这项研究调查了73个国家的资源利用效率的电厂发电效率低效率国家是否可以借鉴其他高效国家因为先前的研究主要集中在效率和忽略有限公司₂排放。因为很少有研究探讨国际电厂资源利用效率,我们想知道,比较电厂大量国家资源利用效率。每个国家的发电数据得到之前检查每个国家的效率比较国家和之间的差异来确定一个提高效率的方法。本研究包括有限公司₂排放在产出和使用BCG矩阵分析国家或高效率较低的原因。此外,我们考虑的因素可能会影响效率,如GDP、国民生产总值、大陆位置、城市化和电力进口水平。

电力是必不可少的民生和对于每个国家的发展是至关重要的活动1]。刘等人。2)认为电力成为日常生活中不可缺少的人很长一段时间。发展工业的需求增加导致需要更多的电力。因此,当一个国家的经历一个电力短缺,人民及其经济影响。

林和虚3]讨论了发电厂面临的挑战比其他企业更严重,因为能源不断减少,变得更加珍贵,国际能源价格也在上涨。因此,有必要提高电厂的运行性能和资源利用效率(4]。一个关键问题是如何提供足够的电力使用更少的燃料,改善核电站的操作的效率。

电力有每个国家经济的重要功能。电力供应的可靠性的一个主要激励因素对技术创新和市场组织的变化。电力生产是一个综合的过程,包括生成、传输、分配和零售业。它涉及到大量的资本、劳动力和金融资源。然而,电厂模式效率评价缺乏和相对不那么全面。发电厂的效率通常定义为产生的电力/能源输入。这一比率地址只有燃料的热值和忽视其他变量如装机容量、电力和劳动力使用,或公司₂排放。

此外,Sueyoshi et al。4)最近指出,环境问题成为一个重要的话题。发电厂的运行期间,它产生一些不想要的输出电能;因此,控制效率是至关重要的,当使用了相同的输入来生成相同数量的不良的输出,如有限公司₂,没有₂,所以₂。

Goto和Tsutsui5)使用数据包络分析(DEA)来衡量总体成本效率和技术效率和比较日本和美国之间的双边电力公司。格劳et al。6)相比,燃油发电的能源效率澳大利亚、中国、法国、德国、印度、日本、北欧国家(丹麦、芬兰、瑞典和挪威聚合)、韩国、英国和爱尔兰,和美国;这些国家产生65%的全球化石发电。Tunc et al。7)相比,土耳其与一些欧洲国家的电能消费和生产和优化未来的电力供应在土耳其投资。

2。研究方法

研究方法,三个三个部分,即DEA模型,输入和输出变量的选择和数据集合。

2.1。DEA模型

在初始数据包络分析方法中,Charnes et al。8)提出了一个估计生产效率的操作框架(CCR-DEA模型),这表明,DEA计算分数的机制可以制定为一个线性规划问题。我们表示随着th的输出th DMU和随着th的输入DMU。如果一个DMU雇佣了投入生产输出的分数DMU,,是一个解线性规划问题: 在哪里效率价值,表示输入项,表示输出项。是一个非阿基米德数量,这是非常微小的价值()。

此外,我们假设和代表了良好的(理想的)和负(坏的或不受欢迎的)输出,分别(这些也可以称为“越少越好输出”)。我们希望增加并减少同时为了提高该地区的性能。然而在产出型BCC包络模型,两者兼而有之和应该提高性能。增加好的输出,减少坏的输出,Seiford和朱9)进行如下。每个不良输出乘以“−1”然后一个适当的值发现让所有的消极不良的输出是积极的;也就是说,

方程(1)修改如下: 在哪里效率得分和吗表示输入和输出的重量。

请注意,我们也算纯技术效率和规模效率通过BCC模型,由银行家提出et al。10)(这是修改后的版本的CCR模型),可以通过添加约束,新配方的编程问题。我们可以判断DMU是规模报酬不变(CRS)当我们计算DMU是规模报酬递减(DRS)当我们计算规模报酬,DMU是越来越(IRS)当我们计算。这给我们提供了有价值的信息关于成本效益。规模效率得分可以来自整体技术效率和纯技术效率得分因为整体技术效率得分等于纯技术效率和规模效率的乘积的分数。此外,在31个地区的情况下,特定区域的效率计算通过的比率的加权和输出输入的加权和。

2.2。输入和输出变量的选择

Donthu et al。11)强调变量选择的意义,因为研究结果严重依赖于模型中使用的输入和输出变量。他们的论点使研究认为,应该有一个更严格的方法比以往的研究选择输入和输出变量为资源利用效率评估。然后我们雇佣的制度方法选择研究中的输入和输出项。

的输入,有三个输入(即。,labor, installed capacity, and coal consumption) which are employed as follows.

劳动也被称为劳动力,在这项研究中,劳动被定义为劳动力的百分比在电力行业中使用。公园和Lesourd [12]表明,劳动是人们用于电厂的操作。劳动力投入的员工热发电和仅用于电力行业(包括输电和配电)(3]。劳动力投入被定义为全职员工的数量+调整数量的兼职员工。兼职员工的调整数量计算(兼职员工的数量)×(工资和薪金支付兼职员工)/(工资和薪金支付全职员工)13]。员工的数量获得从企业财务报告14]。

装机容量在这项研究中被定义为传统的热发电的最大数量的电车站可以产生在任何给定的时间点上。坎贝尔et al。15]认为装机容量的计算方法是通过添加一个能力储备(维护和单位失败)峰值需求。刘等人。2]装机容量定义为每个月的最大发电设计负荷。Tunc et al。7)表示,装机容量直接加热,如提供为住宅供暖,温室,加热水。

煤炭消费是在这项研究中定义为一个国家消耗数量每年发电。布洛赫et al。16)收集煤炭消费的世界能源统计年鉴》的数据。Wolde-Rufael [17)认为,煤炭消耗量是全球变暖的主要来源,因为烧煤发电厂是主要贡献者浓度上升的温室气体二氧化碳(有限公司₂)。这导致全球变暖,是用几百万吨石油的等价物。

的输出,也有三个输出(即。,industrial electricity, residential electricity, and CO₂排放),采用如下。

工业电力工业电力,我们定义在这项研究作为一个国家的整个年度工业用电量和获得的能源信息管理局(EIA)。Al-Ghandoor et al。18)认为,工业部门的总电强度,这里定义为用电量除以增值输出(千瓦时1美元),是一个关键的参数来描述工业电气能源效率。

居民用电,我们定义了居民用电在这项研究作为一个国家的整个年度居民用电消费并获得环评。范Ruijven et al。19)使用电力照明的应用代替家庭电气化率在不同收入水平,假设电力电力照明的首选能源一次访问。人均建筑面积是一种常用的指标家庭能源使用,因为最终用途等功能照明和空间加热和冷却是密切相关的居住空间(20.]。

在二氧化碳排放被认为是作为一个不受欢迎的输出。我们定义有限公司₂排放的总量有限公司₂排放的煤的消耗,以数百万吨。邵et al。21]分类能源消费有限公司₂排放到煤炭、石油和天然气三种类型按照惯例。礼拜(22)认为,公司₂排放与加热方式和居民行为分开那些与城市形态和建筑技术在这项研究。

2.3。数据收集

选择合适的输入和输出变量DEA模型的获得成功应用的关键。DEA的过程是通过选择输入和输出变量。我们加强这些变量来获取相对资源利用效率得分,最后,利用效率分数作为标准来评估所有单位的相对效率。因此,我们如何能确定我们的输入和输出变量是否合适?我们在这里介绍几种方法考虑如果输入和输出变量模型是合适的。我们第一次使用多重共线性分析检查适当的输入和输入变量之间的相关系数,然后输出和输出变量之间23]。然后我们使用等渗性诊断检查输入和输出变量之间的正相关系数(24]。我们进一步用敏感性分析来增加或减少输入或输出变量顺序检查效率变化(25]。此外,我们测试的经验法则Golany和辊(26]。这些步骤之后,我们收集所有必需的数据,进行实证分析。

我们整合水力、热力、核能和可再生能源发电厂,为一个决策单元(DMU)为了使平行比较其他国家。用于分析的数据聚集来自世界银行和能源信息管理局(EIA),我们使用一个代表性样本从2006年到2008年的73个国家在他们的输入和输出的电力行业。我们收集的数据从2006年到2008年,以避免特定的世界金融海啸的冲击。表1显示了每个输入和输出的平均值和标准偏差。

3所示。实证分析

在实证分析中,三也三部分,也就是说,变量原理测试,效率得分计算,得分和效率测试。

3.1。变量原理测试

首先,我们测试的变量是否合理。我们采用多重共线性分析检查输入和输入变量之间的相关系数,然后输出到输出变量(27]。我们使用等渗性诊断检查输入和输出变量之间的正相关系数(24]。然后我们使用敏感性分析依次增加或减少输入或输出变量检查效率的变化(25]。获得的灵敏度分析结果不考虑营业费用与其他输入变量,因为他们的高度相关性。此外,我们还测试Golany发行的经验法则和辊(26]。

3.2。效率分数计算

CCR和BCC效率分数和我们计算73个国家分离成三大洲(欧洲、美国和亚洲)表2。表2报告的技术效率、纯技术效率和规模效率得分从2006年到2008年的73个国家。从表2,我们可以看到,平均技术效率为0.708,0.887,0.811,欧洲、亚洲和美国,分别。在三个大洲,亚洲享有技术效率最高(0.887到),这意味着有11.3%的提高资源利用率。技术无效率的结果从纯技术效率(0.753)而不是规模效率(0.928)。也就是说,效率低下是不适当的配置的输入和输出,而不是不合适的规模。此外,纯技术效率平均为0.753,0.909,0.826,欧洲,亚洲,和美国,分别。平均规模效率为0.928,0.972,0.978,欧洲、亚洲和美国,分别。

中,中国和印度,“黄金布鲁克国家,”享受高效的资源利用效率。同样,日本和韩国,东北亚洲代表,也达到高效性能。甚至,马来西亚、泰国、巴基斯坦、越南、东南亚发展中国家传统,达到高效的性能。我们的结果意味着最高利用率的电厂和/或大量的发电以满足强劲的电力需求和经济增长在亚洲。

相反,欧洲国家遭受电厂资源利用效率最低,无论技术效率、纯技术效率和规模效率。许多著名的发达国家在欧洲,丹麦、比利时、爱尔兰、芬兰、葡萄牙、西班牙和希腊不获得高效的电厂效率。这一结果可以合理指示经济实力和电力需求下降。随后,“欧洲债券危机”发生和恶化的欧洲和世界经济在2008年。猪(葡萄牙、意大利、希腊和西班牙)在本质上是技术和规模效率低下。

3.3。效率值测试

此外,我们将分成三个大洲73个国家和利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验测试三大洲之间的效率差异(表3)。实证结果表明三大洲之间存在显著差异,在技术纯技术效率和规模效率。原因可能是亚洲享有更高的电厂效率,因为亚洲是世界制造中心和工厂。相反欧洲经济增长和电力需求的21世纪以来逐渐减少。除此之外,美国仍然有相对强的效率,因为它拥有世界营销中心和定义良好的基础设施。

我们进一步将73个国家分成两组,即发达国家和发展中国家,并确定是否有通过Mann-Whitney发达国家和发展中国家之间的差异测试。结果显示,在技术和纯技术效率有显著差异在发达国家和发展中国家之间。原因可能是发展中国家享受更高的经济增长相对于发达国家。

此外,我们的测试模型和有限公司的区别₂没有CO排放输出和模型₂通过使用Mann-Whitney排放测试。实证结果表明,在技术效率有显著差异模型和没有公司之间₂排放。可以找到类似的结果在纯技术效率和规模效率。实证结果符合叶et al。28),证明该模型有/没有有限公司₂排放将大大影响结果。在当前绿色经济问题,有限公司₂排放输出所需的输出在构造模型。

4所示。假设设置和托比特书回归分析

另一个重要的问题是导致电厂资源利用效率之间的关系及其影响因素。从政策的角度来看,我们可以促进电厂资源利用效率通过创建良好的环境设置。因此我们提出三个环境设置,即国民生产总值,城市人口,和电力进口水平。

Sozen和Arcaklioglu29日]表明,国民生产总值可用于谓词的当前和未来的能源消耗水平。更高的国民生产总值是指示性更大的能源需求;因此,一个国家应该提高发电效率,以满足日益增长的需求。国民生产总值较高的国家可以使用更高的技术创新和研发工作在节能和能源效率改进过程。然后,我们假设国民生产总值积极影响一个国家的能源生产效率。注意,高国内生产总值(GDP)增长率的克里特岛几乎翻了一倍增长国民生产总值(GNP)的平均水平。这些经济增长率往往适应国家的利率。因此,我们使用国民生产总值,而不是国内生产总值。因此,我们建议H1。

H1:国民生产总值可以积极影响一个国家的能源生产效率。人口的快速增长将导致城市化,这将进一步导致更多的使用能源。沙赫巴兹和精益30.]使用城市人口占总人口作为城市化的代理。上升的经济活动造成的城市化增加了对能源消费的需求。Bodach和Hamhaber31日)表示,能源消费在短期内是由城市化引起的。陈(32]和Bodach Hamhaber [31日)得出结论:城市化与能源消费之间的关系是积极的和非常重要的。根据这些研究,我们提出城市化能否积极影响一个国家的能源生产效率。因此,我们建议H2。

H2:城市人口可以积极影响能源生产效率。当一个国家能源禀赋,国家电力效率越少;导致较低的机会成本。另外,当一个国家是一种稀缺的自然能源,需要进口能源,国家必须发电更有效,因为他们承受额外的能量从另一个国家购买成本。金等。33)专注于经济增长依赖能源进口和表明,一个国家必须减少对能源进口的依赖,提高能源效率。巴拉et al。34)解决能源价格上涨和进口影响节能和效率的措施。根据讨论的研究中,我们假设高电力进口意味着低效能源生产。因此,我们建议H3。

H3:电力进口水平可以负面影响电厂的效率。然后我们采用托比特书回归模型来确定效率分数是否有因果联系三个环境特征如国民生产总值水平,人口城市化,进口电力(表的水平3)。回归模型的函数可以表示为,在那里代表了因变量和代表了回归形式逻辑概率函数,因为效率范围从0到1。转换后的回归函数表示为,来自。

托比特书回归分析结果表明,国民生产总值和城市人口与电厂效率高具有积极意义,只有进口电力。

托比特书回归结果表明,国民生产总值可以积极地影响一个国家的电厂效率(;)和H1被接受(表4)。我们的结果是一致的位置Sozen和Arcaklioglu29日),这表明更高的国民生产总值的国家能更有效的发电以满足电力需求就越高。此外,城市人口可以积极影响电厂的效率(;)和H2是举行以来,城市化水平较高的国家导致更多的能源消耗31日,32]。电站管理人员可以采用更高效的发电形式由于压力高人口密度,土地供应不足。此外,电厂发电技术的可行性和可访问性可以刺激电厂效率的改善和升级。

然而,电力进口水平没有影响电厂的效率(;)和H3被拒绝,表明发电厂效率没有影响或不发达国家能源禀赋。军事战略和政治考虑机会成本可能比经济更重要的因素来考虑。

5。结论

大多数以前的研究只有主要集中在分析电力作为输出。一些研究包括不良output-CO₂在他们的模型中排放。在这项研究中,我们包含了有限公司₂排放在我们的数据包络分析模型来估计电厂资源利用效率和比较模型和有限公司的区别₂没有公司₂排放。我们的结论表明,模型和有限公司₂排放技术和纯技术效率之间有显著差异,表明不良output-CO₂排放是一个关键的环境因素模型。它已经成为全球共识,有限公司₂排放导致气候变暖(21]。在分析能源生产效率时,我们不能只关注生产的能量;有限公司₂排放还需要考虑。此外,DEA在这项研究中提供了详细的演示,有显著差异在电厂资源利用率在不同大洲以及不同的经济发展阶段。

的效率差异在欧洲、亚洲和美国大陆,亚洲享有最高的技术效率在三大洲。相反,欧洲国家遭受技术效率最低。实证结果表明最高利用率的电厂和/或需要大量的发电以满足强劲的电力需求和经济增长在亚洲。相反,欧洲的经济实力和电力需求减少导致电厂效率越低。

我们进一步采用托比特书回归分析来识别关键因素可能影响电力生产效率。我们检查了国民生产总值、城市人口和电力进口水平,实证结果表明,国民生产总值和城市人口,电力生产效率产生了重大影响。此外,电力进口水平没有显著影响发电效率,表明军事战略和政治考虑机会成本可能比经济更重要的因素来考虑。

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