До вимірювання загальної енергоефективності держав

На макроекономічних даних 2001 р. для провідних держав світу показано вищу потужність дискримінації енергоефективності параметричного рубіжного підходу порівняно з непараметричним. На макроэкономических данных 2001 г. для ведущих государств мира показано более высокую мощность дискриминации энергоеэ...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Теорія оптимальних рішень
Дата:	2019
Автори:	Горбачук, В.М., Шулінок, Г.О., Сирку, А.А.
Формат:	Стаття
Мова:	Українська
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161682
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	До вимірювання загальної енергоефективності держав / В.М. Горбачук, Г.О. Шулінок, А.А. Сирку // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2019. — № 18. — С. 110-115. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859704706333409280
author	Горбачук, В.М. Шулінок, Г.О. Сирку, А.А.
author_facet	Горбачук, В.М. Шулінок, Г.О. Сирку, А.А.
citation_txt	До вимірювання загальної енергоефективності держав / В.М. Горбачук, Г.О. Шулінок, А.А. Сирку // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2019. — № 18. — С. 110-115. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Теорія оптимальних рішень
description	На макроекономічних даних 2001 р. для провідних держав світу показано вищу потужність дискримінації енергоефективності параметричного рубіжного підходу порівняно з непараметричним. На макроэкономических данных 2001 г. для ведущих государств мира показано более высокую мощность дискриминации энергоеэффективности параметричнеского рубежного подхода по сравнению с непараметрическим. Based on the macroeconomic data of 2001 for leading countries in the world, higher discriminating power of the parametric frontier approach relative to the nonparametric approach is shown
first_indexed	2025-12-01T02:31:19Z
format	Article
fulltext	ISSN 2616-5619. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 109 ТЕОРІЯ ОПТИМАЛЬНИХ РІШЕНЬ На макроекономічних даних 2001 р. для провідних держав світу пока- зано вищу потужність дискримі- нації енергоефективності пара- метричного рубіжного підходу порівняно з непараметричним.  В.М. Горбачук, Г.О. Шулінок, А.А. Сирку, 2019 УДК 519.8 В.М. ГОРБАЧУК, Г.О. ШУЛІНОК, А.А. СИРКУ ДО ВИМІРЮВАННЯ ЗАГАЛЬНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ДЕРЖАВ Вступ. Пропонується параметричний рубіж- ний підхід для оцінювання результату (per- formance) загальноекономічної енергоефек- тивності з точки зору виробництва, викорис- товуючи функцію енерговідстані Шепарда (Shephard) для визначення індексу енергое- фективності й застосовуючи метод стохасти- чного рубіжного аналізу для оцінювання та- кого індексу [1]. Цей підхід ілюструється на прикладі вибірки, що включає 21 державу Організації економічного співробітництва та розвитку (Organization for Economic Coopera- tion and Development, OECD). При високих цінах енергії та громадському занепокоєнні проблемами глобального потепління і стій- кого розвитку енергоефективність стає жит- тєвою складовою енергетичної стратегії ба- гатьох держав і регіонів. Авжеж, поліпшення енергоефективності часто визнавалося одним з найбільш економічних шляхів зниження викидів двоокису вуглецю, підвищення без- пеки енергопостачання, покращення промис- лової конкурентоздатності. Тому зростав ін- терес до розробки відповідних індикаторів результативності для моніторингу часових трендів енергоефективності у державі чи ре- гіоні і для порівняльного аналізу результатів загальноекономічної енергоефективності се- ред держав чи регіонів. Прийнята практика отримання загальноекономічних індикаторів енергоефективності полягає в агрегуванні впливів змін енергоінтенсивності на рівні кінцевого використання енергії чи підсектора економіки, щоб дати комбінований індекс результату енергоефективності [2]. Основою цієї практики є метод аналізу декомпозиції індексу (index decomposition analysis, IDA). В.М. ГОРБАЧУК, Г.О. ШУЛІНОК, А.А. СИРКУ ISSN 2616-5619. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 110 IDA може використовуватися для того, щоб розкладати часову зміну енер- госпоживання сектора на кілька наперед визначених ефектів, включаючи ефекти енергоінтенсивності. Оснований на IDA підхід прийнятий великою кількістю держав (зокрема, Канадою, Новою Зеландією, США), щоб відстежувати свої ча- сові тренди загальноекономічної енергоефективності. Можна порівнювати голо- вні риси існуючих основаних на IDA систем обліку енергоефективності. Серед досліджень енергоефективності, основаних на інших підходах, можна виділити підхід аналізу охоплення даних (data envelopment analysis, DEA) для порівняння результатів енергоефективності різних держав чи регіонів з точки зору виробничої ефективності [3, 4]. DEA став обґрунтованим методом непара- метричного рубіжного аналізу для оцінювання ефективності [5]. Цей метод по- ширений у дослідженнях енергетики на довкілля [6]. Незважаючи на свої пере- ваги, DEA є непараметричним підходом математичного програмування, що не бере до уваги статистичні шуми [7]. Щоб включити статистичні шуми в аналіз енергоефективності, дослідимо параметричний рубіжний підхід до вимірювання результатів енергоефективності на загальноекономічному рівні [8]. Цей підхід використовує функцію відстані Шепарда для визначення індексу енергоефективності й застосовує метод стохас- тичного рубіжного аналізу (stochastic frontier analysis, SFA) для оцінювання та- кого індексу. Теоретично SFA має спільні риси з регресійним аналізом, який є поширеним засобом для зіставлення (benchmarking) енергоефективності буді- вель. Якщо регресійний аналіз відбиває поведінку центральної тенденції для всіх спостережень, то SFA – рубіжну поведінку для найкращих за результатами ста- тистичних спостережень SFA застосовувався для зіставлення енергоефективності будівель і промис- лових заводів. Наприклад, модель SFA Кобба – Дугласа (Cobb – Douglas) вико- ристовувалася для аналізу енергоефективності промисловості Іспанії [9]. SFA застосовувався для вивчення динаміки енергоефективності у розрізі (cross- section) комерційних будівель Канади. Запропоновано використання стохастич- ного рубіжного регресійного аналізу для оцінювання ефективності енерговико- ристання на рівні заводів. Дана робота зосереджується на вимірюванні енерго- ефективності на макрорівні та пропонує параметричний рубіжний підхід для оцінювання результату загальноекономічної енергоефективності. Нехай існує вибірка держав чи регіонів, результати загальноекономічної енергоефективності яких мають порівнюватися. У неокласичній односекторній моделі агрегованого виробництва капітал (capital) K , праця (labor) L , енергія (energy) E вважаються входами, а валовий внутрішній продукт Y вважається виходом. Подібна модель широко використовувалася для вивчення причинно- наслідкових взаємозв’язків між енергоспоживанням й економічним зростанням [10], а також між споживанням електрики й економічним зростанням [11]. Методологічно технологія (technology) T виробництва означає множину комбі- націй ( iK , iL , iE ), кожній з яких відповідає певний рівень iY . T часто зобра- жається графічно, вказуючи всі допустимі вектори входів і виходів. У теорії ДО ВИМІРЮВАННЯ ЗАГАЛЬНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ДЕРЖАВ ISSN 2616-2519. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 111 виробництва множина T часто вважається замкнутою й обмеженою. Крім того, часто припускають, що входи і вихід мають властивість строгої наявності у роз- порядженні (strong disposability): {вектор ( 1K , 1L , 1E ) не менший вектора ( 2K , 2L , 2E ) } { 21 YY  }  {( 1K , 1L , 1E , 1Y ) T }. Для вимірювання енергоефективності з точки зору ефективності виробницт- ва визначимо функцію відстані (distance) Шепарда підвектора входу для енерго- використання (функцію енерговідстані Шепарда) ( , , , ) sup : , ,E E D K L E Y K L T            , (1) яка є лінійно однорідною за :E якщо E зростає у певній пропорції, то значення цієї функції теж зростатиме у такій пропорції. Ця властивість функції відповідає енергоінтенсивності, що на макрорівні часто визначається як споживання енергії на одиницю валового внутрішнього продукту (ВВП). Чим більше значення функції (1), тим менше використання енергії при збереженні технології виробництва. Тому відношення ( , , , )E E D K L E Y відбиває гіпотетичне енерговикористання держави, коли вона стає енергоефективною, а відношення 1[ ( , , , )]ED K L E Y  гіпотетичного енерговикористання до фактичного енерговикористання можна вважати індексом загальноекономічної енергоефек- тивності (economy-wide energy efficiency index, EEI). За визначенням, значення EEI рівне 1, якщо в координатах )(EY дана дер- жава має значення E та Y на рубежі найкращої практики, бо інакше значення EEI менше 1. При фіксованих ,K K L L величина ( , , , ( , , )) sup : , ,E E D K L E Y K L E K L T            є відношенням E E , де ( , , ) ( , , )Y Y K L E Y K L E  . Емпірично функцію енерго- відстані Шепарда можна обчислювати параметрично чи непараметрично. При непараметричному обчисленні спочатку на основі вибірки спостере- жень будується кусково-лінійний ізоквант виробництва, а потім обчислюється функція енерговідстані Шепарда шляхом розв’язання послідовності моделей DEA. Багато досліджень застосовувало непараметричні моделі DEA для вимі- рювання результатів енергоефективності. Використання DEA для вимірювання результатів енергоефективності при спільному виробництві бажаних і небажа- них випусків стає поширеним. Однак при параметричному обчисленні небагато досліджень застосовувало моделі оцінювання енергоефективності з точки зору ефективності виробництва. В.М. ГОРБАЧУК, Г.О. ШУЛІНОК, А.А. СИРКУ ISSN 2616-5619. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 112 Наприклад, застосовувався SFA для оцінки енергоефективності у комерційних спорудах Канади. Пізніше використовувалася стохастична рубіжна регресія для розробки засобу статистичного зіставлення, відомого як індекс енергорезульта- тивності (energy performance index, EPI). Цей індекс був прийнятий програмою Energy Star Агентства США захисту довкілля (U.S. Environmental Protection Agency, EPA) для оцінки енергоефективності промислових заводів. У роботі [2] запропоновано використовувати SFA для дослідження результатів загальноеко- номічної енергоефективності. Корисне для вимірювання результату загальноекономічної енергоефектив- ності поняття 1)],,,([  YELKDEEI E можна обчислювати чи оцінювати за допомогою SFA. Нехай державі чи регіону ni ,,2,1  відповідає вектор входів і виходу ( iK , iL , iE , iY ), якому, в свою чергу, відповідає функція енерговідста- ні Шепарда ),,,( iiiiE YELKD . Щоб оцінювати цю функцію за допомогою SFA, треба вказати її функціональну форму. В економетриці використовують різні функціональні форми, наприклад, форму Кобба – Дугласа (Cobb – Douglas), тра- нсцендентальної логарифмічної форми (транслог-форми) [12], квадратичної фо- рми. Використання простої функціональної форми Кобба–Дугласа дозволяє ви- разити логарифм згаданої функції як лінійну функцію логарифмів капіталу, пра- ці, енергії та ВВП [9]: 0ln ( , , , ) ln ln ln ln ,E i i i i K i L i E i Y i iD K L E Y K L E Y v      де iv – випадкова змінна, що враховує статистичний шум і похибки наближення (нормальна випадкова змінна з нульовим середнім). Оскільки згадана функція лінійно однорідна за ,E то ( , , , )E i i i iD K L E Y ( , ,1, )i E i i iE D K L Y , 0 ln ln ln lnK i L i E i Y i iK L E Y v       ln ( , , , ) lnE i i i i iD K L E Y E   0 ln ln ln1 lnK i L i E Y i iK L Y v      , ln ln ,E i iE E  1,E  0ln ( , , , ) ln ln ln ln ,E i i i i K i L i i Y i iD K L E Y K L E Y v      0ln ln ln lni K i L i Y i iE K L Y v       ln ( , , , ),E i i i iD K L E Y 1 0ln[( ) ] ln ln lni K i L i Y i iE K L Y v       ,iu (2) де lniu  ( , , , ) ln( )E i i i i iD K L E Y EEI  – невід’ємна змінна, пов’язана з енерге- тичною неефективністю. Отримане рівняння (2) – це фактично вихід-орієнто- вана модель SFA, де вихід – це 1( ) .iE  Оскільки iu стосується енерговикорис- тання, то неявне припущення моделі (2) полягає у тому, що значення решти вхо- дів ( iK , iL ) перебувають на ефективних рівнях. ДО ВИМІРЮВАННЯ ЗАГАЛЬНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ДЕРЖАВ ISSN 2616-2519. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 113 Крім того, використання функціональної транслог-форми дозволяє застосу- вати модель SFA для оцінювання згаданої функції: 0ln ( , , , ) ln ln ln lnE i i i i K i L i E i Y iD K L E Y K L E Y      ln ln ln ln ln ln ln lnKL i i KE i i KY i i LE i iK L K E K Y L E     ln ln ln ln .LY i i EY i i iL Y E Y v   Оскільки згадана функція (1) однорідна ступеня 1 за ,E то 0 ln ln ln lnK i L i E i Y iK L E Y      ln ln ln ln ln ln ln lnKL i i KE i i KY i i LE i iK L K E K Y L E     ln ln ln lnLY i i EY i i iL Y E Y v    ln ( , , , ) lnE i i i i iD K L E Y E   ln ( , ,1, )E i i iD K L Y  0ln ln ln ln1 lni K i L i E Y iE K L Y       ln ln ln ln1 ln ln ln ln1KL i i KE i KY i i LE iK L K K Y L     ln ln ln1lnLY i i EY i iL Y Y v   , lnE iE  ln ln ln lnKE i i LE i iK E L E   ln lnEY i iE Y  ln ,iE ln lnKE i LE iK L   lnEY iY  1 ,E 0ln ( , , , ) ln ln ln lnE i i i i K i L i E i Y iD K L E Y K L E Y      ln ( ln lni KE i LE iE K L    ln )EY iY  ln ln ln ln ln ln ,KL i i LY i i KY i i iK L L Y K Y v    1ln[( ) ]iE   0 ln ln lnK i L i Y iK L Y     ln ln ln ln ln ln .KL i i LY i i KY i i i iK L L Y K Y v u     Оскільки отримане рівняння містить більше параметрів, ніж рівняння (2), то може давати краще наближення для 1)(  iE . Якщо індекс i держави в рівнянні (2) вказує на дані перерізу, то індекс t часу в цьому рівнянні вказуватиме на панельні дані. Тоді можна скористатися методом максимальної правдоподібності для оцінювання параметрів цього рівняння при певних припущеннях стосовно розподілів iv та iu . При цьому також можна оцінити компонент iû енергетичної неефективності держави чи регіону i . Одночасне оцінювання виробничого рубежу і технічної неефективно- сті, властивої державі чи регіону, можна виконувати за допомогою відомого програмного забезпечення FRONTIER 4.1 [1]. Простим альтернативним індек- сом загальноекономічної енергоефективності є )ˆexp( iu . Порівняємо застосування підходів SFA та DEA на прикладі даних 2001 р. для 21 держави OECD. Використовувалися дані про робочу силу (тис. осіб) і ВВП (млрд. дол. США 2000 р. за паритетом купівельної спроможності), основ- ні фонди як добуток ВВП на відповідну частку ВВП, енергоспоживання (квад- рлн., британська теплова одиниця (British thermal unit (Btu))). В.М. ГОРБАЧУК, Г.О. ШУЛІНОК, А.А. СИРКУ ISSN 2616-5619. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 114 Застосування підходу SFA вимагає певних припущень про розподіли випад- кових змінних iv та iu . Звичайним припущенням є те, що iv – незалежно й од- наково розподілені нормальні випадкові змінні з нульовими середніми. Часто припускають, що змінні iu – незалежно й однаково розподілені напівнормальні випадкові змінні з постійним параметром масштабу. Припущення про напівнор- мальний розподіл можна замінити припущенням про усічений (truncated) норма- льний, експоненційний чи гама-розподіл. Вибір припущень залежить від обчис- лювальних і теоретичних характеристик. Використаємо припущення про напів- нормальний та усічений нормальний розподіли iu . Оскільки всі 21 держав мож- на розрізняти за допомогою рейтингів значень EEI, отриманих з моделей SFA при обох припущеннях про розподіл iu , то потужність дискримінації моделей SFA досить висока: наприклад, при обох припущеннях Італія, Великобританія, Німеччина, Франція, Нідерланди, Австралія, США, Норвегія, Канада (серед яких 6 держав належать до G7) мають рейтинги 1, 8, 11, 12, 13, 15, 19, 20, 21 відпо- відно. Підхід SFA допускає, що значення EEI даної держави при різних припу- щеннях про розподіл iu – різний. Порівняємо ці результати підходу SFA з результатами непараметричного підходу DEA. Оскільки технологія виробництва може виявляти постійні віддачі від масштабу (constant returns to scale, CRS) та змінні віддачі від масштабу (or variable returns to scale, VRS), то слід обчислювати значення EEI як в моделі CRS DEA мінімізації  при обмеженнях 1 , n j j i j K K    1 , n j j i j L L    1 , n j j i j E E     1 , n j j i j Y Y    (3) 0,j  , 1,2, , ,j n так і в моделі VRS DEA мінімізації  при обмеженні (3) й обмеженні опуклості 1 1, n j j   0,j  1,2, , .j n Мінімальній величині  відповідатиме значення iEEI . В обох моделях DEA є множинні нев’язки (slacks) за входами і виходом, але тільки нев’язка за входом енергії використовується для обчислення EEI. Водночас модель (2) SFA має лише одну нев’язку входом енергії, неявно припускаючи, що значення решти входів ( iK , iL ) перебувають на ефективних рівнях. Значення EEI в моделі CRS DEA не більші, ніж в моделі VRS DEA; Італія, Ірландія, Норвегія мають рейтин- ги 1, 1, 1 відповідно в обох моделях, а Великобританія, Японія, США мають рейтинги 1, 1, 1 відповідно лише в моделі VRS DEA. Висновок. Параметричний рубіжний підхід має вищу потужність дискримі- нації для вимірювання результату енергоефективності порівняно з непараметри- чними рубіжними підходами. ДО ВИМІРЮВАННЯ ЗАГАЛЬНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ДЕРЖАВ ISSN 2616-2519. Теорія оптимальних рішень. 2019, № 18 115 В.М. Горбачук, А.Г. Шулинок, А.А. Сырку К ИЗМЕРЕНИЮ ОБЩЕЙ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ГОСУДАРСТВ На макроэкономических данных 2001 г. для ведущих государств мира показано более высокую мощность дискриминации энергоеэффективности параметричнеского рубежного подхода по сравнению с непараметрическим. V.M. Gorbachuk, A.G. Shulinok, A.A. Syrku TO MEASURING ECONOMY-WIDE ENERGY EFFICIENCY OF COUNTRIES Based on the macroeconomic data of 2001 for leading countries in the world, higher discriminating power of the parametric frontier approach relative to the nonparametric approach is shown. Список літератури 1. Zhou P., Ang B.W., Zhou D.Q. Measuring economy-wide efficiency performance: a parametric frontier approach. Applied energy. 2012. 90. P. 196 – 200. 2. Ang B.W. Monitoring changes in economy-wide energy efficiency: from energy-GDP ratio to composite efficiency index. Energy policy. 2006. 34. P. 574 – 582. 3. Горбачук В.М. Енерговитрати галузей землекористування України, Білорусі, Молдови, Польщі, Румунії, Словаччини, Угорщини у 2006 – 2009 рр. Розвиток бухгалтерського обліку, контролю та аналізу у сучасних концепціях управління. Сімферополь: Таврійсь- кий національний університет імені В.І. Вернадського; ДІАЙПІ, 2013. С. 211 – 213. 4. Горбачук В.М. Аналіз енергоспоживання галузей землекористування України і суміжних країн у 2006 – 2009 рр. Культура народов Причерноморья. 2013. № 256. С. 92 – 96. 5. Горбачук В.М., Гаркуша Н.І. Виміpювання ефективності методами математичного про- грамування. Вісник Київського унівеpситету. Сеpія: фізико-математичні науки. 2005. № 3. С. 251 – 255. 6. Горбачук В.М., Любіч О.О. Соціально-економічний розвиток XX сторіччя: цілі, моделі, дані, стратегії, міри ефективності. Моделювання та інформатизація соціально-еконо- мічного розвитку України. 2010. Вип. 11. С. 3 – 27. 7. Горбачук В.М., Сирку А.А., Сулейманов С.-Б. Моделі аналізу охоплення нестандартних даних. Компьютерная математика. 2017. № 1. С. 63 – 72. 8. Горбачук В.М., Сирку А.А., Сулейманов С.-Б. Основи аналізу охоплення даних. Вісник Оде- ського національного університету. Економіка. 2017. Т. 22. Вип. 1(54). С. 178 – 182. 9. Feijoo M.L., Franco J.F., Hernandez J.M. Global warming and the energy efficiency of Spanish industry. Energy economics. 2002. 24. P. 405 – 423. 10. Ozturk I. A literature survey on energy-growth nexus. Energy policy. 2010. 38. P. 340 – 349. 11. Payne J.E. A survey of the electricity consumption-growth literature. Applied energy. 2010. 87. P. 723 – 731. 12. Горбачук В.М., Пепеляев В.А. Макромодель энергетики и экономического роста. Стоха- стическое программирование и его приложения в энергетике. Иркутск: ИСЭ СО РАН, 2012. С. 278 – 306. Одержано 04.03.2019
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-161682
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	2616-5619
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-01T02:31:19Z
publishDate	2019
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format	dspace
spelling	Горбачук, В.М. Шулінок, Г.О. Сирку, А.А. 2019-12-18T13:14:21Z 2019-12-18T13:14:21Z 2019 До вимірювання загальної енергоефективності держав / В.М. Горбачук, Г.О. Шулінок, А.А. Сирку // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2019. — № 18. — С. 110-115. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. 2616-5619 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161682 519.8 На макроекономічних даних 2001 р. для провідних держав світу показано вищу потужність дискримінації енергоефективності параметричного рубіжного підходу порівняно з непараметричним. На макроэкономических данных 2001 г. для ведущих государств мира показано более высокую мощность дискриминации энергоеэффективности параметричнеского рубежного подхода по сравнению с непараметрическим. Based on the macroeconomic data of 2001 for leading countries in the world, higher discriminating power of the parametric frontier approach relative to the nonparametric approach is shown uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Теорія оптимальних рішень До вимірювання загальної енергоефективності держав К измерению общей энергоэффективности государств To measuring economy-wide energy efficiency of countries Article published earlier
spellingShingle	До вимірювання загальної енергоефективності держав Горбачук, В.М. Шулінок, Г.О. Сирку, А.А.
title	До вимірювання загальної енергоефективності держав
title_alt	К измерению общей энергоэффективности государств To measuring economy-wide energy efficiency of countries
title_full	До вимірювання загальної енергоефективності держав
title_fullStr	До вимірювання загальної енергоефективності держав
title_full_unstemmed	До вимірювання загальної енергоефективності держав
title_short	До вимірювання загальної енергоефективності держав
title_sort	до вимірювання загальної енергоефективності держав
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161682
work_keys_str_mv	AT gorbačukvm dovimírûvannâzagalʹnoíenergoefektivnostíderžav AT šulínokgo dovimírûvannâzagalʹnoíenergoefektivnostíderžav AT sirkuaa dovimírûvannâzagalʹnoíenergoefektivnostíderžav AT gorbačukvm kizmereniûobŝeiénergoéffektivnostigosudarstv AT šulínokgo kizmereniûobŝeiénergoéffektivnostigosudarstv AT sirkuaa kizmereniûobŝeiénergoéffektivnostigosudarstv AT gorbačukvm tomeasuringeconomywideenergyefficiencyofcountries AT šulínokgo tomeasuringeconomywideenergyefficiencyofcountries AT sirkuaa tomeasuringeconomywideenergyefficiencyofcountries

До вимірювання загальної енергоефективності держав

Репозитарії

Схожі ресурси