Journals / Adıyaman Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 11 - Sayı: 1

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

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

Pages
136–146
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The efficiency level of Turkey is rather weak, butit is not the worst and the average efficiency is very close to China.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Renewable energy is a sustainable energy source that can be produced repeatedly by usingthe resources that exist in nature's own evolution.
📊
Key Findings & Data:In the study covering the period 2006-2015, we used the SFA method forefficiency analysis in input selection.
💡
Conclusion & Impact:The efficiency level of Turkey is rather weak, butit is not the worst and the average efficiency is very close to China.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2006-2015 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

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.

Özet

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.

🔖

Cite This Article

KOÇ, H. (2022). Assessing the Renewable Energy Efficiency Levels of BRICS Countries and Turkey Using Stochastic Frontier Analysis and Information Complexity Criteria. Adıyaman Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 1, 136–146. https://ajindex.com/articles/428408

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  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 produc