BRICS Ülkelerinin ve Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Verimliliği Düzeylerinin Stokastik Sınır Analizi ve Bilgi Karmaşıklığı Kriterleri Kullanılarak Değerlendirilmesi

Yenilenebilir enerji, doğanın kendi evriminde var olan kaynaklar kullanılarak tekrar tekrar üretilebilen sürdürülebilir bir enerji kaynağıdır. Yenilenebilir enerji kaynakları, yenilenebilirlik, minimum çevresel etki, düşük işletme ve bakım maliyetleri, ulusal nitelikleri ve güvenilir enerji tedarik özellikleri nedeniyle dünyada ve ülkemizde önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada BRICS ülkeleri ve Türkiye için yenilenebilir enerji verimliliği düzeyleri incelenmiştir. 2006-2015 dönemini kapsayan çalışmada, girdi seçiminde verimlilik analizi için SFA yöntemini uygulandı. Yenilenebilir enerji verimliliği sürecinde hangi girdi setinin en iyi olduğuna karar vermek için bilgi karmaşıklığı kriterlerini kullandık. Seçim sonuçları CO2 emisyonunu ve enerji yoğunluğunu en açıklayıcı girdiler olarak ortaya koymaktadır. Ayrıca seçilen girdilerin yenilenebilir enerji verimliliği üzerinde önemli etkisi olduğu gözlemlendi. Sonuçlara göre, yenilenebilir enerji verimliliği değerleri her ülke için yaklaşık olarak aynı kalıbı takip etmektedir ve yıllar arasında önemli bir farklılık göstermemektedir. Ülkeler arasında yenilenebilir enerji verimliliği karşılaştırıldığında, Brezilya yaklaşık %97 verimlilik seviyesi ile en iyi performansa sahiptir ve Rusya en kötü performansa sahiptir. Türkiye'nin verimlilik seviyesi oldukça zayıf olmakla birlikte en kötü değil ve ortalama verimlilik Çin'e çok yakındır.

Assessing the Renewable Energy Efficiency Levels of BRICS Countries and Turkey Using Stochastic Frontier Analysis and Information Complexity Criteria

Renewable energy is a sustainable energy source that can be produced repeatedly by usingthe resources that exist in nature's own evolution. Renewable energy sources occupy an importantplace in the world and our country due to their renewability, minimal environmental impact, lowoperating and maintenance costs, and their national qualifications, and reliable energy supplyfeatures. In this study renewable energy efficiency levels for the BRICS countries and Turkeywere examined. In the study covering the period 2006-2015, we used the SFA method forefficiency analysis in input selection. We used information complexity criteria to decide whichinput set is the best on renewable energy efficiency process. The selection results pointed out tothe CO2 emission and Energy intensity as the most explanatory inputs. We observed that theselected inputs have significant effect on the renewable energy efficiencies. According to results,the renewable energy efficiency values follow approximately the same pattern for each countryand do not vary significantly between the years. When comparing the renewable energyefficiencies among the countries, Brazil has the best performance with approximately 97%efficiency level, and Russia has the worst one. The efficiency level of Turkey is rather weak, butit is not the worst and the average efficiency is very close to China.

___

  • [1] Çapik, M., Present situation and potential role of renewable energy in Turkey; Renewable Energy, 46, 01-13, 2012.
  • [2] Song, M.L., Zhang, L.L., Liu, W., Fisher, R., Bootstrap-DEA analysis of BRICS’ energy efficiency based on small sample data, Applied Energy, 112, 1049-1055, 2013.
  • [3] Menegaki, A.N., Growth and renewable energy in Europe: benchmarking with data envelopment analysis, Renewable Energy, 60, 363-369, 2013.
  • [4] Kupeli, M., İhsan, A., G20 Ülkelerinin yenilenebilir enerji etkinliğinin dengeli performans ağirliklari ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 207-218, 2018.
  • [5] Wang, H., A generalized MCDA–DEA (multi-criterion decision analysis–data envelopment analysis) approach to construct slacks-based composite indicator, Energy, 80, 114- 122, 2015.
  • [6] Sozen, A., Mirzapour, A., Cakır, M.T., İskender, Ü., Çipil, F., Selecting best location of wind plants using DEA and TOPSIS approach in Turkish cities, Gazi J. Eng. Sci, 1, 174-193, 2016.
  • [7] Lin, B., Long, H., A stochastic frontier analysis of energy efficiency of China's chemical industry, Journal of Cleaner Production, 87, 235-244, 2015.
  • [8] Honma, S., Hu, J.L., A panel data parametric frontier technique for measuring totalfactor energy efficiency: an application to Japanese regions, Energy, 78, 732-739, 2014.
  • [9] Zhou, P., Ang, B.W., Zhou, D.Q., Measuring economy-wide energy efficiency performance: a parametric frontier approach, Applied Energy, 90(1), 196-200, 2012.
  • [10] Hsiao, W. L., Hu, J. L., Hsiao, C., Chang, M. C., Energy efficiency of the Baltic Sea Countries: an application of stochastic frontier analysis, Energies, 12(1), 104, 2019.
  • [11] Filippini, M., Hunt, L.C., Energy demand and energy efficiency in the OECD countries: a stochastic demand frontier approach, The Energy Journal, 59-80, 2011.
  • [12] Lin, B., Du, K., Measuring energy efficiency under heterogeneous technologies using a latent class stochastic frontier approach: an application to Chinese energy economy, Energy, 76, 884-890, 2014.
  • [13] Jin, T., Kim, J., A comparative study of energy and carbon efficiency for emerging countries using panel stochastic frontier analysis, Scientific Reports, 9(1), 6647, 2019.
  • [14] Coelli, T.J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J., Battese, G.E., An introduction to efficiency and productivity analysis, 2nd ed, Springer, New York, 2005.
  • [15] Aigner, D.J., Lovelly, C.A.K., Schmidt, P.J., Formulation and estimation of stochastic frontier production function models, Journal of Econometrics, 6, 1977.
  • [16] Battese, G.E., Corra, G.S., Estimation of a production frontier model: with application to the pastoral zone of Eastern Australia', Australian Journal of Agricultural Economics, 21, 169- 179, 1977.
  • [17] Meeusen, W., Van den Broeck, J., Efficiency estimation from Cobb Douglas production functions with composed error, International Economic Review,18, 435–444, 1977.
  • [18] Kumbhakar, S.C., Ghosh S., McGuckin J.T., A generalized production frontier approach for estimating determinants of inefficiency in U.S. dairy farms, Journal of Business and Economics Statistics, 9(3), 279-286, 1991.
  • [19] Huang, C. J., Liu, J.T., Estimation of a non-neutral stochastic frontier production function, Journal of Productivity Analysis, 5(2), 171-180, 1994.
  • [20] Stevenson, R.E., Likelihood function for generalized stochastic frontier estimation, Journal of Econometrics, 13, 57-66, 1980.
  • [21] Greene, W.M., The econometric approach to efficiency analysis, the measurement of productive efficiency: techniques and applications, published in Harold O. Fried, Lovell, C.A.K. and Schmidt, S.S. (eds.), Oxford University Press: 68–119, 1993.
  • [22] Battese, G.E., Broca, S.S., Functional forms of stochastic frontier production functions and models for technical inefficiency effects: a comparative study for wheat farmers in Pakistan, Journal of Productivity Analysis, 8(4), 395-414,1977.
  • [23] Bozdogan, H., Akaike’s information criterion and recent developments in information complexity, Journal of Mathematical Psychology, 44 (1), 2000.
  • [24] Bozdogan, H., Intelligent statistical data mining with information complexity and genetic algorithms, Statistical Data Mining and Knowledge Discovery, 15-56, 2004.
  • [25] Pamukçu, E., Bozdogan, H., Çalık, S., A novel hybrid dimension reduction technique for undersized high dimensional gene expression data sets using information complexity criterion for cancer classification, Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2015(2015).
  • [26] Deniz, E., Akbilgic, O., Howe, J.A., Model selection using information criteria under a new estimation method: Least squares ratio, Journal of Applied Statistics, 38 (9), 2011.
  • [27] Koç, H., Dünder, E., Gümüştekin, S., Koç, T., Cengiz, M.A., Particle swarm optimization-based variable selection in Poisson regression analysis via information complexitytype criteria, Communications in Statistics-Theory and Methods, 47(21), 5298-5306, 2018.
  • [28] Moritz, S., Bartz-Beielstein, T, ImputeTS: time series missing value imputation in R, The R Journal, 9(1), 207-218, 2017.
  • [29] Croissant, Y., Millo, G., Panel data econometrics in R: The plm package, Journal of Statistical Software, 27(2), 1-43, 2008.
  • [30] Coelli, T., Henningsen, A., Henningsen, M.A., Package ‘frontier’, Available in ftp://gnu.cs.pu.edu.tw/network/CRAN/web/packages/frontier/frontier. pdf. Accessed, 2017.
Adıyaman Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2011
  • Yayıncı: Adıyaman Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Assessing the Renewable Energy Efficiency Levels of BRICS Countries and Turkey Using Stochastic Frontier Analysis and Information Complexity Criteria

Haydar KOÇ

G-banded Karyotypes of Some Species in Gliridae (Mammalia: Rodentia) from Turkey

Teoman KANKILIÇ, Perinçek Seçkinozan ŞEKER, Engin SELVİ, Beytullah ÖZKAN, Nuri YİĞİT, Ercüment ÇOLAK

Response Surface Methodology Based Nickel Bioremoval by Penicillium citrinum Grown in Dilute Acid Pretreated Lignocellulosic Material

Ekin DEMİRAY

Salmonella Typhimurium, Escherichia coli ve Staphylococcus aureus Biyofilmlerinin Elektrolizle Giderimi

Başar KARACA

Türkiye’de Yayılış Gösteren Gliridae (Mammalia: Rodentia) Familyasındaki Bazı Türlerin G-bantlı Karyotipleri

Teoman KANKILIÇ, Perinçek Seçkinozan ŞEKER, Beytullah ÖZKAN, Nuri YİĞİT, Ercüment ÇOLAK, Engin SELVİ

Kiral HPLC ile Yeni Bir Kalkon Bileşiğinin Diastereomerik Ayrılması

Ergin YALÇIN

Mathematica Yazılımı Kullanılarak Yakın Kızılötesi ve XUV Bölgesinde Asal Gazların Kırılma İndisi Değerlerinin Hesaplanması

Muhammed SAYRAC

Modifiye Kudryashov Metodu Kullanılarak Genelleştirilmiş (3 + 1)-Boyutlu Sığ Su Benzeri Denkleminin Solitary Dalga Çözümleri

Asıf YOKUŞ

Parameter Estimation on Geometric Distribution of Order k with Different Reward Laws

Fatih ŞAHİN, Coşkun KUŞ, İsmail KINACI, Kadir KARAKAYA, Yunus AKDOĞAN

Seyreltik Asit Ön-İşlemi ile Muamele Edilen Lignoselülozik Materyalde Geliştirilen Penicillium citrinum’un Yüzey Tepki Metodolojisi Temelli Nikel Biyogiderimi

Ekin DEMİRAY