Composite energy intensity index estimation in Iran: an exploration of index decomposition analysis

The role of energy as a key factor in enhancing sustainable development, energy security, and economic competitiveness is a reason that has made energy efficiency trends tracking essential and is why policymakers and energy planners have focused on energy intensity and its following issues. Also, the inadequate operation of the traditional energy intensity index and the overestimation of its results turned this index into a weak one. Hence, it is necessary to employ a new index that can be decomposed and is capable of considering both monetary and physical activity indicators to offer a more accurate view of the energy intensity variation. This paper develops a Composite Energy Intensity Index by combining monetary and physical activity indicators by applying the multiplicative Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) in 2001–2011 to decompose the factors affecting energy intensity change and seeks to fill the gap between the EGR and CEI indices. The results of the survey demonstrate more economy-wide energy consumption reduction while using the composite energy intensity index as compared to the traditional energy intensity index; also, the results show the relatively important role of the overall structure effect. From Sectoral perspective results, both energy to GDP index (EGR) and composite energy intensity index (CEI) have shown passenger transport as the most energy-consuming sector. The passenger transport sector reveals an urgent need for implementing appropriate policies to reduce the high energy consumption of the sector.

Energia jest kluczowym czynnikiem w procesie wzmacniania zrównoważonego rozwoju, bezpieczeństwa energetycznego i konkurencyjności gospodarczej i z tego powodu śledzenie trendów w zakresie efektywności energetycznej jest niezbędne. Dlatego też decydenci i planiści zajmujący się problemami energii poświęcają dużo uwagi energochłonności i związanym z nią kwestiom. Ale tradycyjny wskaźnik energochłonności nie stanowi właściwej miary i często prowadzi do przeszacowania wyników, co powoduje, że wskaźnik ten stał się mało przydatny. W związku z tym konieczne jest zastosowanie nowego wskaźnika, który można rozłożyć i który jest w stanie uwzględnić zarówno wskaźniki pieniężne, jak i wskaźniki aktywności fizycznej, aby zapewnić dokładniejszy obraz zmian energochłonności. W niniejszym artykule opracowano zagregowany wskaźnik energochłonności, który łączy wskaźniki pieniężne i wskaźniki aktywności fizycznej, stosując multiplikatywny logarytmiczny średni indeks Divisia (Logarytmic Mean Divisia Index – LMDI) w latach 2001–2011 w celu dekompozycji czynników wpływających na zmianę energochłonności i stara się wypełnić lukę między wskaźnikiem udziału energii w PKB (EGR) a złożonym wskaźnikiem energochłonności (CEI). Wyniki badania wskazują na większą redukcję zużycia energii w całej gospodarce przy zastosowaniu zagregowanego wskaźnika energochłonności w porównaniu z tradycyjnym wskaźnikiem energochłonności. Wyniki pokazują również relatywnie ważną rolę ogólnego efektu struktury. Z perspektywy sektorowej, zarówno wskaźnik energii do PKB (EGR), jak i złożony wskaźnik energochłonności (CEI) wykazały, że transport pasażerski jest sektorem najbardziej energochłonnym. Sektor transportu pasażerskiego ujawnia pilną potrzebę wdrożenia odpowiedniej polityki w celu zmniejszenia wysokiego zużycia energii w tym obszarze.