Cross-Country Analysis of Energy Subsidies Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The subject of the research is energy subsidies of states for fossil fuels that remain high, which constitutes according to IMF 6.5% of the world GDP and is used by many states as an important instrument for agriculture and industry development, for job creation, as well as for energy safeguarding. However, energy subsidies often cause energy overconsumption, natural resources exhaustion acceleration and decrease stimuli for investments into green power engineering and renewable energy, which resulted in the 2009 agreement of G20 countries to start stage-by stage reducing fossil fuels subsidies. The purpose of the article is developing a model for quantitative assessment of oil extraction public support. On the basis of the empirical model developed, a cross-country analysis of comparative oil extraction public support efficiency in five countries (three of them developed economies: the USA, Canada, Norway; two countries with developing economies and emerging markets: Brazil, Russia) in 2000–2017 using analysis of the functioning surroundings Data Envelopment Analysis (DEA) that allows to uncover not only technical, but also cost effectiveness of budgetary oil extraction support. The data for the empirical model are selected from the statistical database of OECD. The results obtained demonstrate that the intensifying of oil and gas sector development practically does not correlate with public policy actions in Russia, and urgent measures to eliminate ineffective energy subsidies are necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».