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Main Title: Productivity and efficiency in electricity generation and distribution
Translated Title: Produktivität und Effizienz in Stromerzeugung und -verteilung
Author(s): Seifert, Stefan
Advisor(s): Hirschhausen, Christian von
Cullmann, Astrid
Referee(s): Bjorndal, Endre
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: A functional electricity supply is the backbone of the modern economic system and one of the most vital infrastructure services for society. However, the electricity supply sector also employs considerable resources in terms of capital, labor, and energy, and is a major contributor to greenhouse gas emissions. Better understanding the sector’s production technologies helps to measure productivity differentials, and to identify improvement potentials. Focusing on Germany’s electricity supply sector, this dissertation applies, compares, and extends methodologies from the field of efficiency and productivity analysis to analyze four sources of productivity differentials: differences in operating efficiencies, differences in production technologies, differences in scales of production, and differences in operational environments. First, applying a non-parametric frontier approach, efficiency levels and CO2 reduction potentials of the German electricity generating sector are assessed. Second, to measure productivity growth in a sector with heterogeneous technologies, a semi-parametric framework is developed and applied to evaluate and to decompose productivity developments of Germany’s electricity generating sector. Third, semiparametric estimators for scale efficiency and scale elasticity are developed and applied to evaluate scale characteristics of Germany’s natural gas-fired power plants. Fourth, to evaluate the ability of efficiency analysis methodologies to account for operational environments, a Monte-Carlo simulation replicates regulatory data for the electricity distribution sector and compares non-parametric, semi-parametric, and parametric approaches.
Eine zuverlässige Stromversorgung bildet das Rückgrat einer jeden modernen Volkswirtschaft und ist von außerordentlicher gesellschaftlicher Bedeutung. Die Elektrizitätswirtschaft bindet und verbraucht jedoch auch erhebliche Ressourcen in Form von Kapital, Arbeit und Energie und trägt wesentlich zur Emission von Treibhausgasen bei. Die Messung von Produktivitätsunterschieden sowie die Ermittlung von Verbesserungspotenzialen in der Elektrizitätsversorgung ist daher von besonderem Interesse, benötigt jedoch eine adäquate Repräsentation der Produktionstechnologie. Die vorliegende Dissertation verwendet, vergleicht und erweitert Methoden der Produktivitäts- und Effizienzanalyse und analysiert mit Blick auf die deutsche Elektrizitätswirtschaft vier potenzielle Ursachen von Produktivitätsunterschieden: Unterschiede in der operativen Effizienz, die Verwendung verschiedener Produktionstechnologien, das Vorliegen verschiedenartiger Skalenerträge sowie voneinander abweichende Umweltbedingungen. In einer ersten Analyse werden mit Hilfe eines nichtparametrischen Ansatzes die technische Effizienz und CO2 Emissionsminderungspotenziale in der deutschen Stromerzeugung ermittelt. Ein semiparametrischer Ansatz zur Schätzung und Zerlegung von Produktivitätsentwicklungen in Sektoren mit heterogenen Technologien wird in einer zweiten Analyse entwickelt und auf die deutsche Stromversorgung angewendet. Eine dritte Analyse entwickelt semiparametrische Schätzer für Skaleneffizienz und Skalenelastizität und verwendet diese zur Evaluierung von Skalencharakteristika deutscher Gaskraftwerke. In einer vierten Analyse werden nichtparametrische, semiparametrische und parametrische Schätzmethoden hinsichtlich ihrer Fähigkeit verglichen, für Umweltvariablen zu kontrollieren. Für diesen Vergleich im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation werden regulatorische Daten von Stromverteilunternehmen repliziert.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/6065
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5646
Exam Date: 12-Oct-2016
Issue Date: 2016
Date Available: 22-Dec-2016
DDC Class: DDC::300 Sozialwissenschaften::330 Wirtschaft::338 Produktion
Subject(s): productivity analysis
efficiency analysis
stochastic non-smooth envelopment of data
StoNED
electricity generation
electricity distribution
Produktivitätsanalyse
Effizienzanalyse
Stromerzeugung
Stromverteilung
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