Profesor univ. dr. Zizi GOSCHIN

Departamentul de Statistică şi Econometrie

Academia de Studii Economice din Bucuresti

Departamentul Competitivitate si Progres Tehnic

Institutul de Economie Natională

FACTORI CARE MODELEAZĂ EFICIENTA FOLOSIRII

ENERGIEI ÎN UNIUNEA EUROPEANĂ

FACTORS THAT SHAPE THE EFFICIENCY OF ENERGY USE

IN EUROPEAN UNION

Abstract. Understanding the factors that determine total energy consumption

and energy intensity is essential for shaping effective energy policies. Separate

macroeconomic analysis of energy intensity for the old (better developed) and for

the new (former communist) EU member states offers the possibility to test the

energy intensity gaps and to identify the differences in the main factors of

influence. To this aim, several panel regression models have been tested for 1994

to 2009, based on statistics from Eurostat. The results point to the cross-section

fixed effects model as the best option in terms of statistical significance.

Keywords: energy intensity, panel regression, EU.

Clasificarea JEL: Q43, C23

1. Introducere

Eficienţa consumului de energie este o temă aflată de mult timp în atenția

economiștilor, iar înțelegerea factorilor care determină consumul total de energie și eficiența energetică este esențială pentru conturarea unor politici eficiente de

asigurare a sustenabilității. Eficienţa economică a consumului agregat de energie la

nivelul unei țări poate fi analizată pe baza a doi indicatori interdependenți: a)

eficiența energetică, calculată ca raport între PIB (sau valoare adăugată) şi

consumul de energie; b) energointensivitatea, măsurată ca raport între consumul

total de energie și PIB. Cei doi indicatori pot fi determinați la diferite niveluri de

agregare sectorială, precum şi în profil teritorial, inclusiv la nivel naţional şi

mondial.

Variaţia indicatorilor în timp şi spaţiu reflectă atât folosirea mai eficientă a

energiei sub impactul progresului științific și tehnic, al modificărilor structurale din

economie, precum și mărimea şi dinamica unei multitudini de factori între care cei

mai semnificativi sunt tipul tehnologiilor folosite în procesele de producție,

Zizi Goschin

diferențele de eficienţă energetică între diferitele sectoare economice, mutațiile

sectoriale în cadrul activității economice agregate, proporţiile deţinute de

principalele tipuri de combustibili în consumul total etc. Unul din factorii esențiali

de influență asupra eficienței energetice este adoptarea de noi tehnologii care pot fi

încorporate în exporturi cu consum energetic redus, investiții de capital

energoeficiente etc. (Hengyun și Oxley, 2009).

Numeroase studii bazate pe folosirea unor serii cronologice lungi au arătat

că intensitatea energetică se înscrie pe un trend constant descrescător în țările

OECD, în SUA, precum și în numeroase alte țări din întreaga lume (de exemplu,

Metcalf, 2008). Printre factorii determinanți ai acestei creșteri constante a

eficienței cu care este consumată energia au fost identificați: nivelul de dezvoltare

(măsurat prin PIB/capita), creșterea prețurilor energiei (Metcalf, 2008), precum și înzestrarea cu capital a populației ocupate – pe baza efectului de substituție în

producție între capital și energie (Thompson, 1995). Intensitatea energetică din

energia primară şi secundară pentru OCDE şi ţări nemembre ale OCDE este în

scădere pe termen lung datorită creșterii ponderii energiei electrice în consumul

final total (Goldemberg, 2011). Cu toate acestea se previzionează creșterea

emisiilor de CO2, cu excepţia cazului în care cărbunele ar fi înlocuit cu surse care

emit mai puţin carbon, cum ar fi gazele naturale, energiile regenerabile şi energia

nucleară.

Energointensivitatea variază între țări și regiuni sub influența unei

multitudini de factori direcți și indirecți care acționează diferit de la o țară la alta.

Analiza diferențiată la nivel macroeconomic a intensității energetice în cazul celor

două grupe de țări din UE (vechile țări membre, mai dezvoltate economic și fostele

țări comuniste care au aderat la UE) ne oferă posibilitatea testării comparative a

decalajelor de energointensivitate, precum şi identificarea factorilor principali de

influență pentru cele două grupuri de țări și în final stabilirea unor priorităţi şi

ierarhii în ceea ce priveşte instrumentele şi politicile economice utilizate.

2. Model, variabile și date

Modelul econometric pe care îl vom utiliza pentru a testa impactul

diferiților factori de influență asupra performanței energetice naționale, folosește

un panel care reunește toate țările din Uniunea Europeană pe perioada 1994-2009.

Opțiunea pentru folosirea unui model econometric de tip panel se bazează pe

avantajele combinării analizei teritoriale cu cea cronologică și evidențierea

specificității în timp și spațiu. Din perspectivă econometrică, panelul oferă mai

multe informații, mai multă variabilitate, mai puțină colinearitate între variabile,

mai multe grade de libertate, deci este mai eficient în comparație cu analizele

independente teritoriale sau cronologice (Baltagi, 2005).

Modelul pe care l-am construit evidenţiază acţiunea factorilor care

influențează energointensivitatea, măsurată prin consumul energetic - în kg

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

echivalent țiței - ce revine la 1000 euro Produs Intern Brut. Având în vedere

diferențele importante de ordin economic, social, tehnologic între țările Uniunii

Europene, am considerat că analiza energointensivității are de câștigat prin

separarea țări lor în două grupuri cu caracteristici apropiate:

1. vechile țări membre, care sunt mai dezvoltate economic: Austria, Belgia,

Danemarca, Finlanda, Franța, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburg, Marea

Britanie, Olanda, Portugalia, Spania, Suedia; deși este un membru nou al UE, în

acest grup include și Cipru, țară care este mai apropiată de nivelul de dezvoltare al

vechilor membri ai UE;

2. fostele țări comuniste din Europa Centrală și de Est care sunt noii

membri ai UE: Bulgaria, Cehia, Estonia, Letonia, Lituania, Polonia, România,

Slovenia, Slovacia, Ungaria.

Dintre țările UE, Malta nu a fost inclusă în nici un grup datorită datelor

statistice incomplete pentru mai multe dintre variabilele modelului.

Modelul de regresie pe care îl propunem măsoară influența unei serii de

variabile economice relevante asupra efortului energetic cu care se obțin rezultatele

economice ale țărilor membre ale UE. Variabila dependentă a modelului este

energointensivitatea, iar cele nouă variabile independente reprezintă principalii

factori de influenţă (tabelul 1).

Energointensivitatea unei economii este măsurată ca raport între consumul

brut de energie la nivel național și PIB. Valorile pe care le-am utilizat pentru acest

indicator sunt comparabile în timp şi spaţiu, deoarece PIB este exprimat în preţuri

constante, utilizând ratele de transformare la Paritatea Puterii de Cumpărare (PPP),

iar consumul de energie este măsurat în unităţi convenţionale (echivalent kg. ţiţei)

nefiind influenţat de inflaţie. Energointensivitatea este invers proporțională cu

eficiența energetică. Ca variabilă determinată în model, energointensivitatea este

pusă în corelaţie cu variaţia factorilor de influenţă Alegerea variabilelor explicative

ale modelului (factorii care influenţează energointensivitatea) s-a bazat pe o analiză

statistică preliminară care a constat, în principal, în calcularea unor indicatori

parţiali de corelaţie care măsoară intensitatea legăturii dintre fiecare factor de

influenţă în parte şi variabila dependentă a modelului de regresie.

Variabilele de interes ale modelului sunt cheltuielile totale de cercetare-

dezvoltare (ca pondere în PIB), ca măsură a intensității activității de cercetare-

dezvoltare - inovare (CDI) dintr-o țară, precum și specializarea națională în

industrii high-tech sau low-tech. Modelul de regresie va evidenția în ce măsură

influențează aceste variabile consumul de energie pe unitatea de output şi implicit

eficienţa energetică.

Variabilele de control ale modelului sunt alți indicatori corelați cu

variabila dependentă, care completează modelul astfel încât variația teritorială și în

timp a energointensivității să fie cât mai bine explicată: PIB pe locuitor, folosit ca

variabilă proxy pentru eficiența activității economice în fiecare țară, dependența

țării de importurile de energie, combustibilii regenerabili şi deşeurile folosite ca

Zizi Goschin

sursă de energie etc. Toți acești factori de influenţă vor fi discutați în cele ce

urmează.

Tabelul 1. Variabilele modelului de regresie

Denumire Descrierea variabilei*

E-INTENSITY Energointensivitatea, ca raport între consumul brut de

energie la nivel național și PIB. Se măsoară în kg

echivalent țiței la 1000 euro, prețuri constante.

PIB Produsul intern brut anual pe locuitor (euro per capita).

GERD Cheltuielile totale de cercetare-dezvoltare, ca pondere în

PIB (%).

HIGH-TECH Populația ocupată în industria prelucrătoare de nivel

tehnologic ridicat (industria farmaceutică, calculatoare și echipamente de birou, echipamente radio, TV și comunicații, instrumente optice și de precizie, aeronave) și mediu - ridicat (industria chimică, mașini și aparate

electrice, motoare, echipamente de transport), ca pondere în

total populație ocupată (%).

LOW-TECH Populația ocupată în industria prelucrătoare de nivel

tehnologic mediu - scăzut (industria cărbunelui, petrolului,

a maselor plastice, produse metalice și nemetalice, reparații navale) și scăzut (industria alimentară, textilă, pielărie,

industria lemnului și altele), ca pondere în total populație

ocupată (%).

RENEW Ponderea energiei regenerabile – Contribuția electricității obținută din surse regenerabile în total consum de

electricitate (%).

DEPEND Dependența energetică, exprimată ca raport între

importurile nete de energie și consumul intern brut de

energie (%).

TAX Impozitul implicit pe consumul de energie (euro/tona echiv.

țiței).

CAPITAL Formarea brută de capital fix (euro per capita).

*Sursa datelor statistice: Eurostat, 2012

Produsul naţional brut per capita arată nivelul general al dezvoltării

economice şi sociale a unei ţări. Așa cum era de așteptat, performanța economică

medie a țărilor –măsurată prin PIB/locuitor- se află într-o legătură de dependență

negativă cu energointensivitatea: coeficienții de corelație sunt negativi și

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

semnificativi statistic pentru ambele grupe de țări incluse în analiză (anexa 1).

Dependența eficienței economice a consumului energetic de eficiența medie a

economiei naționale este mai puțin intensă în cazul țărilor dezvoltate din UE

(coeficientului de corelaţie este - 0,36), comparativ cu grupul fostelor țări

comuniste (coeficient de corelaţie: - 0,69). În concordanță cu modelul neoclasic al

creşterii economice, o posibilă explicație pentru această diferențiere este principiul

randamentului descrescător al factorilor de producție, care defavorizează ţările

bogate: acestea obţin un produs marginal din ce în ce mai mic pe unitatea de efort,

inclusiv în cazul consumului energetic.

În lipsa unor date statistice care să măsoare eforturile directe de cercetare-

dezvoltare în sectorul energiei, cheltuielile totale de cercetare-dezvoltare, ca

pondere în PIB (GERD) sunt incluse în model ca variabilă proxy. Încercăm astfel

să surprindem impactul potențial al CDI asupra performanței energetice din fiecare

țară. Variabila GERD s-a înscris pe un trend constant crescător în toate țările UE,

creșterile fiind mai pronunțate pentru grupul noilor țări membre, care rămân totuși la un nivel mai scăzut al intensității CDI, comparativ cu țările dezvoltate ale UE.

Coeficienții de corelație cu variabila dependentă sunt negativi pentru ambele grupe

de țări, legătura fiind mai intensă în cazul noilor membri ai UE.

Combustibilii regenerabili şi deşeurile folosite ca sursă de energie, cum

sunt biomasa solidă şi lichidă, biogazul, deşeurile industriale şi gospodăreşti,

reprezintă o variabilă semnificativă pentru eficienţa energetică a unei ţări, astfel că

indicatorul ponderea combustibililor regenerabili şi a deşeurilor în consumul

energetic total a fost inclus în model.

Dependenţa energetică prezintă măsura în care o economie se bazează pe

importuri pentru a satisface nevoile sale de energie. Indicatorul este calculat ca

raport între importurile nete de energie și consumul intern brut de energie. Energia

fiind o resursă strategică pentru activitatea economică, țările cu nivel ridicat al

dependenței de importurile energetice sunt confruntate cu dificultăți sporite și costuri mai ridicate de procurare a energiei, ceea ce stimulează folosirea ei cât mai

eficientă. Țările dezvoltate ale UE au un nivel înalt al dependenței energetice,

cuprins în general între 40 și 60%, cu o stabilitate ridicată în timp. Noile țări

membre ale UE prezintă fluctuații mari ale dependenței energetice de la un an la

altul, pe fondul unor transformări economice majore antrenate de tranziția lor la

economia de piață. Variabila dependența energetică este importantă în contextul

analizei eficienței cu care este consumată energia în fiecare țară.

Structura activităţilor economice determină în mare măsură atât consumul

total de energie, cât şi eficienţa energetică, ceea ce ne-a determinat să includem

printre variabilele explicative ponderea sectoarelor high-tech și low-tech în

economie. Nivelul de specializare în industrii high-tech sau low-tech reprezintă

factori esențiali de influenţă ai energointensivităţii unei economii. Variabila HIGH-

TECH exprimă gradul de extindere a industriilor high-tech și a serviciilor care

folosesc intensiv cunoașterea, fiind calculată ca pondere cumulată a acestor

Zizi Goschin

sectoare în total populație ocupată. Ponderea sectoarelor high-tech a crescut

constant în perioada 1995-2009, pentru toate țările UE, contribuind la reducerea

consumul energetic pe unitatea de output. Variabila LOW-TECH arată ponderea în

total populație ocupată a sectoarelor industriale de nivel tehnic scăzut și mediu-

scăzut, care sunt corelate pozitiv cu energointensivitatea. Ponderea sectoarelor low-

tech tinde să se reducă continuu, mai accentuat pentru țările din primul grup,

contribuind de asemenea la reducerea consumul energetic pe unitatea de output.

Impozitul implicit pe consumul de energie este calculat ca raport între

impozitele încasate pentru energie (în euro, deflaționat) și consumul final de

energie (exprimat convențional în tone de echivalent țiței). Impozitele stimulează

economiile de energie, îndeosebi pentru țările dezvoltate, care practică taxe mult

mai mari: coeficientul de corelație cu variabila dependentă este -0.6727 (anexa

1.1), comparativ cu -0,185 pentru fostele țări comuniste (anexa 1.2).

Formarea brută de capital fix (euro per capita) este inclusă în model

pentru a exprima efectul pozitiv pe care îl poate avea introducerea noilor

echipamente și tehnologii asupra eficienței energetice. Există studii care sugerează

capacitatea capitalului de a substitui energia mai bine decât o poate face forța de

muncă (Hengyun, Oxley, 2009).

Forma generală a modelului econometric care reunește variabilele

prezentate anterior este:

E-INTENSITYit = β1 + β2 GERDit + β3 PIBit + β4 HIGH-TECHit +

+ β5 LOW-TECHit + β6 RENEWit + β7 DEPENDit + β8 TAXit +

+ β9 CAPITALit + eit, (1)

unde: i = 1,..., 27 (țările) și t = 1994,..., 2009.

Datele statistice folosite pentru modelele au ca sursă statisticile oficiale

furnizate de Eurostat. Datele pentru cele zece variabile descrise anterior au fost

înregistrate pentru fiecare țară a UE, anual, pe perioada 1994-2009.

3. Rezultate

Pornind de la forma generală a modelului econometric (1), au fost testate

mai multe variante de modele tip panel: modelul care reunește variațiile

cronologice și teritoriale fără a impune restricții tipice panelului (pooled data);

modele cu efecte fixe spațiale sau cronologice (cross-section fixed effects sau

period fixed effects), modelele cu efecte aleatoare în spațiu sau în timp (cross-

section random effects sau period random effects), precum și combinații ale

acestor modele de bază.

Fiecare din aceste modele a fost estimat pentru cele două grupuri

cuprinzând 16 și respectiv 10 țări ale UE. Rezultatele testelor statistice standard și

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

mai ales testul Hausman (anexa 2), care permite compararea modelelor cu efecte

aleatoare cu cele având efecte fixe, indică modelul cu efecte constante spațiale ca

cea mai bună variantă, care oferă cele mai semnificative rezultate din punct de

vedere statistic. Acest rezultat este conform așteptărilor bazate pe analizele

statistice preliminare.

Având în vedere că dintre toate variantele modelului general de regresie

panel specificat în relația (1) cel mai bun este modelul cu efecte fixe cross section,

prezentăm în tabelul 2 doar rezultatele furnizate de acest model, pentru fiecare

dintre cele două grupe de țări.

Tabelul 2. Rezultatele modelului panel cu efecte fixe cross section, pe grupe

de țări

Variabila

Țări dezvoltate Țările din Europa Centrală

și de Est

Coeficient Prob. Coeficient Prob.

GERD -5.558693 0.1746 109.6766 0.1818

GDP -0.003734 0.0000 -0.092886 0.0098

HIGH_TECH -5.390219 0.0104 -34.42697 0.0464

LOW_TECH 2.831487 0.0004 80.09704 0.0000

DEPEND -0.268826 0.0391 3.528016 0.2066

RENEW -0.854007 0.0001 -3.004685 0.3843

TAX -0.029822 0.3926 0.038690 0.9002

CAPITAL 0.001840 0.2207 -0.123489 0.0221

C 300.2183 0.0000 2717.216 0.0000

Număr de

observații

256

160

R square 0.924 0.823

F statistic 122.08 33.88

Durbin-

Watson stat 1.097

1.355

Rezultatele modelului de regresie (tabelul 2) arată că factorii comuni cei

mai semnificativi care influenţează nivelul eficienţei energetice în țările UE sunt

gradul de extindere a industriilor high-tech și nivelul de dezvoltare (PIB/capita), ca

variabile care determină scăderea energointensivității activităților economice,

precum și ponderea industriilor low-tech, variabilă cu influență în direcția creșterii

consumului energetic pe unitatea de output.

Pe lângă aceste variabile, a căror influență este validată statistic pentru

ambele grupe de țări, gradul de dependență de importurile de energie și ponderea

energiei din surse regenerabile au un nivel ridicat de semnificație numai pentru

Zizi Goschin

grupul țărilor dezvoltate din UE. Nivelul relativ mai ridicat al dependenței

energetice pentru multe țări din primul grup, precum și ponderea mai mare pe care

o are folosirea energiei regenerabile în țările dezvoltate ar putea explica aceste

diferențe între cele două grupe de țări. Ţările care sunt mari importatori de energie

sunt motivate să depună eforturi susţinute pentru gospodărirea raţională, cât mai

eficientă, a acestui factor de producţie din ce în ce mai scump.

Modelul de regresie validează variabila Capital ca factor de influență în

direcția reducerii energointensivității doar în cazul fostelor țări comuniste din

Europa Centrală și de Est. Acțiunea formării brute de capital nu pare să fie

semnificativă pentru grupul țărilor dezvoltate.

Variabila GERD – ponderea cheltuielilor pentru cercetare-dezvoltare și inovare în PIB – nu este semnificativă statistic, dar are semnul așteptat în cazul

țărilor dezvoltate. Pentru fostele țări comuniste coeficientul este în mod

inexplicabil pozitiv, indicând că țările cu o pondere mai ridicată a cheltuielilor de

CD în PIB au un nivel mai ridicat al cheltuielilor energetice unitare. Aceasta

sugerează fie eficiența scăzută a activității de CDI naționale, fie faptul că pentru al

doilea grup de țări GERD nu este o variabilă proxy suficient de bună pentru a

reprezenta eforturile de cercetare în domeniul energiei.

Testele statistice efectuate au rezultate bune pentru ambele modele, iar

coeficientul de determinație de 92,4% pentru primul grup de țări și 82,3% pentru al

doilea grup indică o foarte bună putere explicativă a modelelor și o dependenţă

statistică puternică a intensității energetice de factorii de influență evidenţiaţi în

model.

4. Concluzii

Variaţia în timp şi spaţiu a consumului de energie reflectă atât folosirea

mai eficientă a energiei sub impactul progresului științific și tehnic, cât și modificările structurale din economie, mărimea şi dinamica unei multitudini de

factori între care cei mai semnificativi sunt tipul tehnologiilor și eficienţa

energetică a diferitelor sectoare.

Multitudinea de factori direcți și indirecți care condiționează

energointensivitatea acționează diferit de la o țară la alta. Opțiunea pentru analiza

la nivel macroeconomic a intensității energetice, separat pentru vechile țări

membre ale UE și pentru fostele țări comuniste din Europa Centrală și de Est care

au aderat la UE, ne-a oferit posibilitatea testării comparative a decalajelor de

energointensivitate, precum şi identificarea factorilor principali de influență pentru

două grupuri de țări diferite ca nivel de dezvoltare economică.

Estimările furnizate de modelele de regresie pe care le-am utilizat arată că

factorii cei mai semnificativi care influenţează pozitiv creșterea eficienţei

energetice în ambele grupe de țări sunt ”gradul de extindere a industriilor high-

tech” și nivelul de dezvoltare exprimat prin PIB pe locuitor. O altă variabilă cu

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

impact semnificativ este ”ponderea industriilor low-tech”, care acționează în

direcția creșterii consumului energetic pe unitatea de output. Variabilele

”dependența de importurile de energie” și ”ponderea energiei din surse

regenerabile” au un nivel ridicat de semnificație numai pentru grupul țărilor

dezvoltate din UE, țări care au un nivel relativ mai ridicat al dependenței

energetice și sunt motivate să depună eforturi susţinute pentru gospodărirea

raţională, cât mai eficientă, a acestui factor de producţie din ce în ce mai scump.

”Capitalul” influențează în direcția reducerii energointensivității doar în cazul

fostelor țări comuniste și nu pare să fie semnificativ pentru grupul țărilor

dezvoltate.

O situaţie specială se înregistrează în cazul variabilei “ponderea

cheltuielilor de cercetare-dezvoltare în PIB”, care are influenţa negativă așteptată

asupra energointensivității în cazul ţărilor dezvoltate, dar influenţează pozitiv

variaţia intensității energetice a ţărilor din al doilea grup. Totuși variabila nu este

semnificativă statistic, așadar rezultatele nu pot fi validate.

Analiza pe baza modelelor prezentate anterior poate fi în continuare

dezagregată la nivel sectorial, ţinând seama de determinările cauzale ale intensității energetice în sectoarele şi subsectoarele care au cea mai mare pondere în consumul

total de energie, cum ar fi cazul industriei (extractivă şi prelucrătoare),

transporturilor, agriculturii, consumului populaţiei etc.

Dezvoltarea durabilă impune realizarea cât mai multor produse şi servicii

de calitate ecologică superioară cu consumuri mai scăzute, în special cele

energetice. Aceasta presupune ca atât ţările dezvoltate, care au atins niveluri relativ

scăzute ale energointensivității, cât și ţările în curs de dezvoltare, care se confruntă

cu niveluri înalte ale consumului energetic pe unitatea de output, să-şi mărească

producțiile în viitor în condiţiile unei eficiențe energetice cât mai ridicate. Pentru

ambele grupe de țări, realizarea acestui deziderat al dezvoltării durabile şi implicit

al combaterii poluării nu se poate baza decât pe schimbarea actualelor modele de

producţie şi consum, neprietenoase mediului, pe renunţarea la abordări şi viziuni pe

termen scurt, pe corelarea strategiilor sectoriale, locale, regionale, naţionale şi

internaţionale, precum şi pe contracararea unor forţe inerţiale care contravin

criteriilor şi principiilor dezvoltării durabile.

Zizi Goschin

BIBLIOGRAFIE

[1] Ang, B.W., Liu, N. (2006), A cross-country analysis of aggregate energy and

carbon intensities . Energy Policy, vol. 34, 15, pp. 2398-2404;

[2] Baltagi, B. H. (1995), Econometric Analysis of Panel Data; John Wiley and

Sons;

[3] Goldemberg J., Prado L.T.S. (2011), The decline of the world’s energy

intensity ; Energy Policy, vol. 39, 3, pp. 1802-1805;

[4] Hester R.R., Harrison R. (1995), Waste Treatment and Disposable;

Clarendon Press, London;

[5] Hengyun M., Oxley L., Gibson, J. (2009), Substitution possibilities and

determinants of energy intensity for China ; Energy Policy, vol. 37,5, pp. 1793-

1804;

[6] Metcalf, Gilbert E (2008) , An Empirical Analysis of Energy Intensity and its

Determinants at the State Level ; The Energy Journal, vol. 29, 3;

[7] Odyssee-Mure (2008), Energy Efficiency Policies and Measures in

Romania. Monitoring of Energy Efficiency in EU 27; Norway and Croatia

(ODYSSEE-MURE), Bucuresti;

[8] Rojanschi, V., Bran F., Grigore F. (2004), Elemente de economia şi

managementul mediului, Editura Economică, Bucureşti;

[9] Voronca, M.M. (2003), Stratégie d'efficacité énergétique de la Roumanie,

SIENE;

[10] Soham Baksi, Green C. (2007), Calculating economy-wide energy intensity

decline rate: The role of sectoral output and energy shares . Energy Policy, vol.

35, 12, pp. 6457-6466;

[11] Thompson, P., Taylor, T. (1995), The Capital-Energy Substitutability

debate: A New Look . The Review of Economics and Statistics, vol. 77, 3, pp.565-

569;

[12] Zugravu, P. (2004), Concurenţă şi competitivitate pe piaţa de energie, în

Aderarea României la Uniunea Europeană, Editura Economică, Bucuresti.

[13] http://www.enerdatafr.com

[14] www.europa.eu.int

[15] www.devdata.worldbank.org

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

Anexa 1. Matricea de corelație a variabilelor modelului, pe fiecare grup de

țări

1.1. Grupul 1. Țările dezvoltate

E_INTENSITY GDP GERD HIGH_TECH LOW_TECH DEPEND TAX

E_INTENSITY 1.0000 -0.3626 -0.0681 -0.3026 0.2748 -0.3534 -0.6727

GDP -0.3626 1.0000 0.4767 0.4597 -0.6033 -0.1768 0.3099

GERD -0.0681 0.4767 1.0000 0.7689 -0.3312 -0.4993 0.2266

HIGH_TECH -0.3026 0.4597 0.7689 1.0000 -0.3975 -0.4868 0.2927

LOW_TECH 0.2748 -0.6033 -0.3312 -0.3975 1.0000 0.2801 -0.0481

DEPEND -0.3534 -0.1768 -0.4993 -0.4868 0.2801 1.0000 -0.5493

TAX -0.6727 0.3099 0.2266 0.2927 -0.0481 -0.5493 1.0000

1.2. Grupul 2. Țările din Europa Centrală și de Est

CAPITAL DEPEND E_INTENSITY GDP GERD HIGH_TECH LOW_TECH RENEW TAX

CAPITAL 1.0000 0.0883 -0.6342 0.8952 0.7040 0.4653 0.2057 0.0432 0.3391

DEPEND 0.0882 1.0000 -0.1157 0.0992 -0.0345 0.0164 0.1027 0.3169 0.0854

E_INTENSITY -0.6342 -0.1157 1.0000 -0.6896 -0.3945 -0.1963 0.0315 -0.2340 -0.1853

GDP 0.8951 0.0992 -0.6896 1.0000 0.8101 0.5037 0.3639 0.0644 0.4565

GERD 0.7040 -0.0345 -0.3945 0.8101 1.0000 0.6384 0.4721 -0.1008 0.5286

HIGH_TECH 0.4653 0.0164 -0.1963 0.5037 0.6384 1.0000 0.3850 -0.2066 0.4026

LOW_TECH 0.2057 0.1027 0.0315 0.3639 0.4721 0.3850 1.0000 0.0924 0.2302

RENEW 0.0432 0.3169 -0.2340 0.0644 -0.1008 -0.2066 0.0924 1.0000 0.0180

TAX 0.3391 0.0854 -0.1853 0.4565 0.5286 0.4026 0.2302 0.0180 1.0000

Zizi Goschin

Anexa 2. Testul Hausman

2.1. Grupul 1. Țările dezvoltate

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: E1

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 44.820881 6 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

GERD -6.902128 -0.604068 2.843530 0.0002

GDP -0.003332 -0.002845 0.000000 0.0074

HIGH_TECH -5.139008 -5.288909 0.626266 0.8498

LOW_TECH 2.494359 3.298738 0.071065 0.0025

DEPEND -0.166026 -0.106843 0.004325 0.3681

TAX -0.060400 -0.091788 0.000059 0.0000

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: E_INTENSITY

Method: Panel Least Squares

Sample: 1994 2009

Periods included: 16

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 256

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 289.3554 21.17839 13.66277 0.0000

GERD -6.902128 4.152585 -1.662128 0.0978

GDP -0.003332 0.000419 -7.950388 0.0000

HIGH_TECH -5.139008 2.137068 -2.404700 0.0170

LOW_TECH 2.494359 0.784882 3.178007 0.0017

DEPEND -0.166026 0.127300 -1.304217 0.1934

TAX -0.060400 0.034859 -1.732698 0.0845

Factori care modelează eficienta folosirii energiei în Uniunea Europeană

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.918189 Mean dependent var 182.0635

Adjusted R-squared 0.910847 S.D. dependent var 42.26890

S.E. of regression 12.62089 Akaike info criterion 7.990602

Sum squared resid 37273.12 Schwarz criterion 8.295266

Log likelihood -1000.797 Hannan-Quinn criter. 8.113137

F-statistic 125.0589 Durbin-Watson stat 1.016392

Prob(F-statistic) 0.000000

2.2. Grupul 2. Țările din Europa Centrală și de Est

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: EQ

Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 181.765949 8 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

GERD

109.67662

3 215.639676 2205.764029 0.0241

HIGH_TECH -34.426968 -2.930336 255.425211 0.0488

LOW_TECH -80.097038 36.662900 132.450131 0.0000

GDP -0.092886 -0.131121 0.001107 0.2504

RENEW -3.004685 -4.290818 10.986748 0.6980

DEPEND 3.528016 0.320136 7.136215 0.2298

TAX 0.038690 0.640637 0.014723 0.0000

CAPITAL -0.123489 0.031902 0.002116 0.0007 Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: E_INTENSITY

Method: Panel Least Squares

Sample: 1994 2009

Periods included: 16

Cross-sections included: 10

Total panel (balanced) observations: 160

Zizi Goschin

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2717.216 323.7964 8.391743 0.0000

GERD 109.6766 81.74720 1.341656 0.1818

HIGH_TECH -34.42697 17.13552 -2.009099 0.0464

LOW_TECH -80.09704 13.01449 -6.154452 0.0000

GDP -0.092886 0.035481 -2.617917 0.0098

RENEW -3.004685 3.443194 -0.872645 0.3843

DEPEND 3.528016 2.780424 1.268877 0.2066

TAX 0.038690 0.307893 0.125660 0.9002

CAPITAL -0.123489 0.053365 -2.314032 0.0221

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.852895 Mean dependent var 696.1828

Adjusted R-squared 0.835283 S.D. dependent var 339.0302

S.E. of regression 137.5964 Akaike info criterion 12.79218

Sum squared resid 2688455. Schwarz criterion 13.13814

Log likelihood -1005.374 Hannan-Quinn criter. 12.93266

F-statistic 48.42905 Durbin-Watson stat 0.888100

Prob(F-statistic) 0.000000