G20 Ülkeleri̇ni̇n Yeni̇lenebi̇li̇r Enerji̇ Etki̇nli̇ği̇ni̇n Dengeli̇ Performans Ağirliklari Ve Veri̇ Zarflama Anali̇zi̇ İle Değerlendi̇ri̇lmesi̇

Abstract

Yenilenebilir enerji son yıllarda sürdürülebilir kalkınma ve çevre ile ilgili çalışmalarda çok fazla kullanılan bir terim olmuştur. Bu çalışmanın amacı G20 ülkelerinin yenilenebilir enerji performansını veri zarflama analizi (VZA) ve dengeli performans ağırlıkları yöntemiyle ortaya koymaktır. VZA performans ölçümü için kullanılan parametrik olmayan ve güçlü bir tekniktir. VZA'da girdi ve çıktı ağırlıklarının belirlenmesi çalışmanın sonucunu büyük ölçüde değiştirebilecek önemli bir aşamadır. Ağırlıkların belirlenmesinde çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada klasik CCR yöntemi ve Alp (2016) tarafından geliştirilen girdi ve çıktılar arasındaki korelasyonlar kullanılarak hesaplanan dengeli performans ağırlıkları yöntemi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Analizde girdi olarak enerji yoğunluğu ve işgücü, çıktı olarak kişi başı milli gelir, CO2 emisyon miktarı ve yenilenebilir enerji kaynakları tarafından üretilen elektriğin toplam üretilen elektrik miktarı içindeki yüzdesi kullanılmıştır. CCR sonuçlarında 7 ülke, korelasyonlar yardımıyla hesaplanan dengeli ağırlıklar kullanılarak yapılan analiz sonucunda ise 1 ülke etkin olmuştur. Dengeli ağırlıklar modeliyle yapılan analiz sonuçlarının klasik modele göre daha ayırıcı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Çevresel-Sosyal Performans İle Ki̇şi̇ Başina Gsyi̇h Arasinda Bi̇r İli̇şki̇ Var Midir? G-20 Ülkeleri̇ Üzeri̇ne Bi̇r Uygulama

“…Whereas, Republic of Korea, China, South Africa, Indonesia, and India are at the bottom. Supporting this finding, Australia, the United States, Germany, and Canada are among the top five countries in the study of Küpeli and Alp (2018), which evaluates the renewable energy performance of G-20 countries with balanced performance weights method. On the other hand, South Africa, China, Indonesia, and India are among the five countries with the lowest performance.…”

“…Moreover, Tan et al (2017) and Nilashi et al (2018) adopt the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) approach to measure sustainability performance at the country level. Küpeli and Alp (2018)…”

“…Moreover, Tan et al (2017) and Nilashi et al (2018) adopt the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) approach to measure sustainability performance at the country level. Küpeli and Alp (2018) evaluate the renewable energy performance of G-20 countries with Data Envelopment Analysis (DEA) and balanced performance weights within the framework of sustainable development. According to the results of the analysis, the countries that stand out in terms of performance are listed.…”

Türkiye’nin Enerji Verimliliği Etkinlik Analizi

“…Ancak fosil yakıt rezervlerinin azalması, çevre kirliliğine neden olması, toplumda oluşan çevre bilinci ülkeleri yenilenebilir enerji kaynaklarından enerji üretmeye yöneltmektedir. Yenilenebilir enerji kaynakları, yenilenebilir yapıda olmaları ve çevreye zarar vermeme özellikleri ile ön plana çıkmaktadır [1]. Dünya üzerinde fosil yakıtların payının azalması, toplam kurulu güç içerisindeki yenilenebilir enerji ve alternatif enerji kaynaklarının payının düşük olması, ülkelerin enerji kaynaklarını daha verimli kullanmalarına yönelten bir unsur olmuştur.…”

Assessing the renewable energy efficiency levels of BRICS countries and Turkey using stochastic frontier analysis and information complexity criteria

“…Only national income per capita is used as output variable, while input variables are the percentage of renewable energy sources in electricity generation, energy consumption, CO2 emission, employment rate, and capital. Kupeli and Alp [4] demonstrated the renewable energy performance of G20 countries by data envelopment analysis (DEA) and balanced performance weights method. They concluded that the results of the analysis with the balanced weights model gave more distinctive results than the classical model.…”