Allocative Efficiency towards Energy Transition: The Cases of Natural Gas and Electricity Markets
Notice bibliographique
Résumé
Conventional economic theory indicates that the free market contributes to allocative efficiency. However, specific energy markets present network industry characteristics which distance them from perfect competition. These markets, therefore, need effective regulation. The liberalizing reforms which took place in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) and emerging countries from the 1990s onwards have reduced the share of state ownership in the energy sector, but not its functions of regulation, coordination and planning. It is also worth noting the expansion of the government’s agenda due to the energy transition that has unequivocally imposed itself in the 21st century. This article uses the Slacks-Based Measure of the Data Envelopment Analysis (SBM-DEA) methodology to investigate the relationship between market liberalization and sustainability in a low-carbon energy transition context. Taking the cases of the natural gas and electricity markets, we verify whether liberalization contributes to the progress of the energy transition, driven by the emergency need to tackle climate change. The results show that the most advanced markets, in their processes of opening up, tend to be positively associated with a more vigorous energy transition. European nations, such as the United Kingdom and Norway, have experienced a relatively more advanced market liberalization leading to an efficient path toward energy transition. Chile, Canada and Colombia also have efficient scores regarding their energy transitions. For low performing countries, such as Brazil, the study suggests some calls for action that should be pursued to improve their energy market indicators, resulting in a stronger energy transition towards renewables, more competitive energy prices and a larger participation of natural gas in the energy mix, which will contribute to decreasing its external dependency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».