El propósito principal de este estudio es proporcionar un análisis comparativo de varios enfoques posibles para aplicar el análisis envolvente de datos (DEA) en el caso en que algunas unidades de toma de decisiones (DMUs) en la muestra original tienen salidas negativas del sistema. En comparación con el modelo tradicional de Charnes, Cooper y Rhodes (CCR) y el modelo CCR con un cambio de escala para medir las salidas de la segunda etapa, el modelo de medida direccional del rango (RDM) produce los resultados más apropiados. En este documento, se propone un enfoque para estimar los rendimientos a escala. El estudio aplica un modelo DEA de dos etapas con salidas negativas de la segunda etapa para evaluar el apoyo público a proyectos de investigación, desarrollo y demostración en el sector energético en 23 países durante el período de 2010 a 2018. La evaluación del desempeño gubernamental depende de su contribución al crecimiento de la eficiencia energética en la economía nacional y la reducción de su intensidad de carbono. Las salidas intermedias (patentes en el sector energético) se incluyen en el análisis como salidas de la primera etapa y entradas de la segunda etapa. Tomando la similitud entre los cálculos obtenidos sin separación de etapas y los cálculos de eficiencia del sistema del modelo de dos etapas como medida de la adecuación del modelo, el modelo RDM muestra los puntajes de similitud más altos.