Analysis of Inter-Temporal Change in the Energy and CO2 Emissions Efficiency of Economies: A Two Divisional Network DEA Approach
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Notice bibliographique
Résumé
Measuring changes in energy consumption and carbon dioxide emissions of various large economies is fundamental for analyzing the impact and effectiveness of various policies in this direction. This study analyzes intertemporal changes in energy and CO2 emissions efficiency of economies by applying a network data envelopment analysis approach that takes into consideration the internal structure of the analysis units. We have applied two divisional network data envelopment analysis models for analysis of the economic and distributive efficiency of economies from 2001 to 2011. The results are very useful in analyzing the situation; we found that none of the economies was efficient in both aspects in the sample period, implying that none of the countries in the analysis was efficient in the production and distribution of economic outputs simultaneously. Brazil, Canada, China and Germany showed improvement in economic efficiency but the distribution efficiency of the most of the economies is low because of the increase in population and high-income class. Most of the countries had an increase in the high-income class but China performed better in the second division because it has managed to improve its middle-income class in the recent past by moving more people from low-income class to middle income class. It is suggested that countries should emphasize on economic restructuring and expansion of the middle-income class to improve their performance in the production and distribution of economic outputs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle