Forschungsartikel

Der Einfluss von Umweltpolitiken und -technologien auf den Übergang zu erneuerbaren Energien

61 Ansichten

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DOI:

10.3791/71760

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7. August 2026

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1University of Southampton, 2School of Marxism, Nanchang University, 3School of Public Finance and Taxation, Lanzhou University of Finance and Economics, 4Hongshan College, Nanjing University of Finance & Economics, 5Nanjing University of Finance & Economics

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Studie von 21 OECD-Ländern (2000–2020) zeigt, dass der Umweltpolitikindex, Treibhausgasemissionen und umweltbezogene Technologien die Einführung erneuerbarer Energien erleichtern, während das grüne BIP diese behindert. Zwischen allen Variablen besteht eine zweiseitige Kausalbeziehung. Das Übergangstempo bleibt unzureichend und erfordert politische Reformen und Umweltverschmutzungssteuern.

Zusammenfassung

Die Kapazität erneuerbarer Energien (REC) spielt eine zentrale Rolle bei der Erreichung nachhaltiger Entwicklung und CO2-Neutralität, doch bleiben die Auswirkungen der ökologischen Politikleistung, der Umweltqualität, der technologischen Innovation und des grünen Wirtschaftswachstums auf REC in verschiedenen Ländern und Entwicklungsphasen der erneuerbaren Energien heterogen. Diese Studie untersucht die Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien in 21 OECD-Ländern von 2000 bis 2020 und konzentriert sich dabei auf die ökologische politische Leistung (EPI), Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundliche Technologien (EFT) und das grüne BIP. Der empirische Rahmen verwendet den Panel Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Bounds-Testansatz zur Untersuchung langfristiger Kointegration, die Method of Moments Quantile Regression (MMQR) zur Erfassung heterogener Effekte über die bedingte Verteilung von REC und Panel-Granger-Kausalitätstests zur Bestimmung der Richtung kausaler Zusammenhänge. Der Panel ARDL-Bounds-Test bestätigt eine stabile langfristige Gleichgewichtsbeziehung zwischen den Variablen (F = 7,845, p < 0,01). Die MMQR-Ergebnisse zeigen, dass EPI einen positiven und zunehmend stärkeren Effekt über Quantile hinweg ausübt (0,092–0,212), während EFT den steilsten positiven Gradienten (0,131–0,221) aufweist und bidirektionale Kausalität mit REC aufweist, was auf einen verstärkenden Kreislauf zwischen technologischer Innovation und dem Einsatz erneuerbarer Energien hinweist. Treibhausgasemissionen haben eine moderate positive Assoziation mit REC (0,048–0,082), verursachen aber nicht unidirektional REC; stattdessen reduziert eine höhere Kapazität erneuerbarer Energien die Emissionen erheblich. Das grüne BIP zeigt durchweg einen negativen Effekt auf REC (−0,348 bis −0,138), obwohl dieser Effekt bei höheren Quantien erneuerbarer Energiekapazitäten schwächer wird, was auf eine Übergangsanpassung im Zuge einer grüneren Wirtschaft hindeutet. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Auswirkungen von Umweltpolitik, technologischer Innovation, Emissionen und grüner Wirtschaftsleistung stufenabhängig sind, was die Notwendigkeit von einsatzspezifischen politischen Rahmenwerken, nachhaltigen Investitionen in grüne Forschung und Entwicklung sowie ergänzenden politischen Instrumenten zur Minderung kurzfristiger Anpassungskosten und zur Beschleunigung der Übergang zu erneuerbaren Energien hervorhebt.

Einleitung

Die steigende globale Energienachfrage hat den Bedarf an einem schnellen Übergang zu sauberen Energiequellen verstärkt. Obwohl erneuerbare Energien etwa 30 % des Wachstums der Solarenergieversorgung ausmachten, dominieren fossile Brennstoffe weiterhin die zunehmende Energienachfrage, was zur anhaltenden Ansammlung vonCO2-Emissionen führt und die Erreichung der Pariser Ziele1 bedroht. Ein systematisches Verständnis nachhaltiger Energieinvestitionstrends, veranschaulicht durch die wissenschaftliche Kartierung und Metaanalyse in Financing the Future: Insights into Sustainable Energy Investments, verdeutlicht die Konvergenz von politischen, finanziellen und technologischen Transformationen, die zwischen 2000 und 2020 in den OECD-Volkswirtschaften stattfanden. Dieser zwanzigjährige Zeitraum, der 21 OECD-Länder umfasst, bietet einen idealen Rahmen zur Bewertung der langfristigen Determinantendes Ausbaus erneuerbarer Energien. Der Übergang zu erneuerbaren Energien hängt von der effektiven Interaktion von Umweltverwaltung, Finanzinvestitionen und technologischer Innovationab. Eine kürzlich durchgeführte systematische Übersicht identifizierte wirtschaftliche und politische Faktoren als die Haupttreiber für den Ausbau erneuerbarer Energien. Schwellenwerte der OECD-Länder zeigten zudem, dass die Strenge der Umweltpolitik den Einsatz erneuerbarer Energien erst nach Überschreitung einer kritischen Schwelle5 fördert, während die Verbreitung umweltfreundlicher Technologien ebenfalls nachhaltige Investitionen erfordert, bevor signifikante Vorteile erzielt werden6. Darüber hinaus haben dynamische Panel-Quantilregressionsanalysen in 77 Ländern gezeigt, dass umweltfreundliche Technologien den Verbrauch erneuerbarer Energien erheblich fördern, insbesondere in Entwicklungsländern7.

Trotz dieser Fortschritte bestehen mehrere wichtige Forschungslücken. Bestehende Studien untersuchen in der Regel Umweltpolitik und technologische Innovation isoliert und übersehen dabei deren potenzielle Synergien beim Einsatz erneuerbarer Energien. Darüber hinaus hat die Kapazität erneuerbarer Energien (REC), die in dieser Studie als abhängige Variable verwendet wird, in integrierten empirischen Rahmenwerken begrenzte Aufmerksamkeit erhalten, die gleichzeitig Umweltpolitik, technologische Innovation, Emissionen und grüne wirtschaftliche Leistungberücksichtigen. Darüber hinaus hat sich der Schwung zur Einführung erneuerbarer Energien in fortgeschrittenen Volkswirtschaften verlangsamt. Die OECD-Treibhausgasemissionen (THG) bleiben hoch, während die Klimapolitik 2024 nur um 1 % zunahm, was eine Umsetzungslücke aufzeigt, die eine tiefere Untersuchung der Treiber erneuerbarer Energien in einkommensstarken Volkswirtschaften rechtfertigt9. Dementsprechend untersucht diese Studie die Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien in 21 OECD-Ländern von 2000 bis 2020 unter Verwendung des Ecological Performance Index (EPI), Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundlicher Technologie (EFT) und des grünen BIP als erklärende Variablen. Nach vorläufigen diagnostischen Tests wird der Panel ARDL-Bounds-Kointegrationstest eingesetzt, um langfristige Gleichgewichtsbeziehungen zu etablieren, die Method of Moments Quantile Regression (MMQR) zur Erfassung der Verteilungsheterogenität angewandt, und Panelkausalitätstests werden durchgeführt, um die Richtung kausaler Beziehungenzu bestimmen 10. Die Ergebnisse zeigen, dass EPI und EFT nur über bestimmte Schwellenwerte hinaus signifikante positive Effekte erzielen, während der Einfluss des grünen BIP über die bedingte Verteilung der Kapazität erneuerbarer Energien hinweg variiert, was die Bedeutung koordinierter Umweltpolitik, technologischer Innovation und wirtschaftlicherStrategien betont. Durch explizite Modellierung der gemeinsamen Auswirkungen von Umweltpolitikleistung und technologischer Entwicklung auf verschiedenen Ebenen der Kapazität erneuerbarer Energien liefert diese Studie differenziertere Belege zur Unterstützung der Formulierung der Politik für erneuerbare Energien.

Die Determinanten der Umstellung auf erneuerbare Energien wurden umfassend untersucht; Das Verständnis bleibt jedoch durch fragmentierte theoretische Perspektiven und überwiegend beschreibende statt integrative empirische Analysen eingeschränkt12. Insbesondere wurden die Haupttreiber des Ausbaus erneuerbarer Energien, darunter die Umweltpolitik, umweltfreundliche Technologie, Treibhausgasemissionen und grün angepasste wirtschaftliche Produktion, selten innerhalb eines einheitlichen analytischen Rahmens untersucht, der die Vernetzung der Finanzmärkte und die Digitalisierung der grünen Finanzfinanzierungberücksichtigt.

Die Leistung der Umweltpolitik, die üblicherweise mit zusammengesetzten Indikatoren wie dem Ecological Performance Index (EPI) gemessen wird, nimmt einen zentralen Platz in der Literatur zur erneuerbaren Energienein. Frühe Studien zeigten, dass gut gestaltete Umweltvorschriften Investitionsunsicherheit verringern und vorhersehbare Marktsignale liefern, die kohlenstoffarme Investitionen fördern15. Neuere Panelstudien der OECD-Länder, die feste Effekte und systemverallgemeinerte Moment-Schätzer verwenden, berichteten, dass eine Erhöhung der Umweltpolitik um eine Einheit mit einem Anstieg derEnergieeffizienz um 0,34 % verbunden ist. Dennoch zeigt eine kritische Auswertung dieser Literatur, dass die positiven Effekte der politischen Strenge auf sehr hohem Niveau aufgrund regulatorischer Erschöpfung abnehmen17. Darüber hinaus schränkt der ausschließliche Fokus auf einkommensstarke Volkswirtschaften die externe Gültigkeit dieser Ergebnisse ein. Eine umfassende Metaanalyse von 89 empirischen Studien kam zu dem Schluss, dass marktbasierte politische Instrumente, darunter CO₂-Steuern und Emissionshandelssysteme, bei der Förderung der Kapazität erneuerbarer Energien konsequent übertreffen18. Obwohl diese Metaanalyse Belege aus unterschiedlichen geografischen Regionen und methodischen Ansätzen zusammenfasste, betonten die Autoren, dass die politische Effektivität in Ländern mit stärkerer institutioneller Kapazität deutlich größer ist, und hoben eine wichtige geografische Lücke in der Literaturhervor 19. Darüber hinaus behandeln politikorientierte Studien die Märkte für erneuerbare Energien im Allgemeinen als unabhängig von den breiteren Finanzsystemen und übersehen die Möglichkeit, dass marktübergreifende finanzielle Spillovers die politische Effektivität stärken oder schwächenkönnten 20.

Ein zweiter Literaturbestand identifiziert umweltfreundliche Technologie (EFT) als einen wichtigen Katalysator zur Senkung der Kosten für erneuerbare Energien und zur Beschleunigung der Technologieverbreitung. Empirische Belege basierend auf Patentdaten aus 25 europäischen Ländern zeigten, dass ein Anstieg der umweltbezogenen Patentanmeldungen um 10 % die nivellierten Kosten für Solar-Photovoltaiksysteme um 1,8 % und Shore-Windenergie um 2,3 % senkte. Obwohl diese Studien rigorose ökonometrische Methoden verwenden, stützen sie sich hauptsächlich auf konventionelle Innovationsindikatoren und berücksichtigen nicht die wachsende Bedeutung digitaler grüner Finanzen und Finanztechnologien (FinTech) bei der Förderung von Klimainvestitionen22. Jüngste Erkenntnisse aus aufstrebenden Volkswirtschaften der Organisation für Islamische Zusammenarbeit (OIC) zeigen, dass digitale Finanzdienstleistungen Umweltpolitik stärken, indem sie Transaktionskosten senken und den Zugang zu grüner Finanzierung erweitern23. Folglich könnte die Messung von EFT ausschließlich anhand von Patentaktivitäten die Wechselwirkungen zwischen Umweltpolitik und technologiegestützten Finanzmechanismen unterschätzen24. Darüber hinaus berichten Studien zur Technologiediffusion von erheblichen grenzüberschreitenden Spillover-Effekten, wobei Innovationen aus Deutschland und Dänemark wesentlich zur globalen Ausweitung von Windenergie beigetragenhaben 25. Diese Untersuchungen berücksichtigen jedoch selten, wie die finanzielle Ansteckung auf sauberen Energiemärkten die umweltfreundliche Technologieverbreitung beeinflusst. Jüngste Erkenntnisse zur dynamischen Vernetzung zwischen grünen, sauberen und nachhaltigen Finanzmärkten zeigen erhebliche Volatilitätsüberschwemmungen und deuten darauf hin, dass Schocks, die einen Teil des grünen Finanzsystems betreffen, Investitionen in erneuerbare Energien schnell beeinflussenkönnen. Dementsprechend übersieht die ausschließliche Auslegung von EFT als inländischen patentbasierten Indikator das breitere finanzielle Umfeld, durch das technologische Diffusion zunehmend stattfindet27.

Die Beziehung zwischen Treibhausgasemissionen (THG) und dem Ausbau erneuerbarer Energien bleibt umstritten. Laut der Hypothese des "politischen Drucks" stimulieren steigende Emissionen die öffentliche Nachfrage nach stärkeren Dekarbonisierungspolitiken und verstärkten Investitionen in erneuerbare Energien. Eine cross-lagged-Panelanalyse von 34 OECD-Ländern unterstützt diese Hypothese und zeigt, dass ein Anstieg der Pro-Kopf-Treibhausgasemissionen um eine Standardabweichung einen anschließenden Anstieg der Investitionen in erneuerbare Energien um 0,21 vorhersagt nach zwei Jahren28. Diese Ergebnisse basieren jedoch ausschließlich auf fortgeschrittenen Volkswirtschaften mit relativ hoher institutioneller Qualität, was ihre Anwendbarkeit auf kohlenstoffintensive Entwicklungsländer einschränkt. Alternative Belege deuten auf eine nichtlineare Beziehung hin, in der mächtige Interessen fossiler Brennstoffe die Politik für erneuerbare Energien zunehmend einschränken, sobald die Emissionen eine kritischeSchwelle von 29 überschreiten. Schwellenwertregressionsanalysen mit Daten aus 60 Ländern identifizierten eine invertierte U-förmige Beziehung, wobei der Wendepunkt je nach institutioneller Qualität und Abhängigkeit von natürlichen Ressourcenvariierte. Wichtig ist, dass diese Studien im Allgemeinen den mäßigenden Einfluss der Vernetzung der Finanzmärkte übersehen. In Zeiten steigender Emissionen kann das negative Anlegergefühl auf die Finanzmärkte für saubere Energien übergreifen und die Finanzierung für erneuerbare Energien gerade dann einschränken, wenn die Investitionsnachfrage am größten ist. Jüngste Erkenntnisse zur Übertragung von marktübergreifenden Volatilitäten unterstützen diesen Mechanismus und deuten darauf hin, dass finanzielle Spilllovers die erwartete positive Beziehung zwischen Emissionen und Investitionen in erneuerbare Energien verkomplizieren könnten31,32.

Grünes BIP, definiert als Bruttoinlandsprodukt bereinigt für Umweltzerstörung und Erschöpfung natürlicher Ressourcen, bietet ein umfassenderes Maß für nachhaltige wirtschaftliche Leistung als das konventionelle BIP33. Dennoch bleiben die empirischen Belege bezüglich der Beziehung zur Kapazität erneuerbarer Energien gemischt. Einige Studien argumentieren, dass Verbesserungen des grünen BIP die wahrgenommene Dringlichkeit von Investitionen in erneuerbare Energien verringern, indem sie auf geringere Umweltschäden pro Einheit wirtschaftlicher Produktion hinweisen34. Im Gegensatz dazu legen andere Untersuchungen nahe, dass ein nachhaltiges Wachstum des grünen BIP eine strukturelle Transformation hin zu dienstleistungsorientierten, weniger energieintensiven Volkswirtschaften widerspiegelt, die die Integration erneuerbarer Energienermöglichen 35. Panel-Kointegrationsanalysen, die 40 Länder zwischen 2000 und 2018 abdecken, liefern Hinweise auf zeitliche Asymmetrie und zeigen einen negativen kurzfristigen Effekt des grünen BIP auf die Kapazität erneuerbarer Energien, aber eine positive langfristige Beziehung nach nachhaltigem grünem Wirtschaftswachstum36. Obwohl diese Belege auf umfangreichen Datensätzen und langen Beobachtungsperioden basieren, berücksichtigen sie nicht die Auswirkungen globaler Finanzschocks. Während Phasen finanzieller Instabilität können Volatilitätsüberspiele auf den grünen Finanzmärkten die Beziehung zwischen grünem BIP und erneuerbarer Energiekapazität schwächen, indem sie die Investitionsströme in erneuerbare Energieprojekte einschränken, trotz Verbesserungen der Umweltleistung37,38.

Zusammenfassend hat die bestehende Forschung unser Verständnis der Determinanten des Einsatzes erneuerbarer Energien erheblich verbessert; Dennoch bleiben wichtige Lücken bestehen. Frühere Studien haben im Allgemeinen Umweltpolitik, technologische Innovation, Treibhausgasemissionen und grüne wirtschaftliche Leistung unabhängig und nicht innerhalb eines integrierten analytischen Rahmens untersucht. Darüber hinaus wird umweltfreundliche Technologie weiterhin hauptsächlich anhand konventioneller Innovationsindikatoren gemessen. Um diese Einschränkungen zu beheben, untersucht diese Studie die Kapazität erneuerbarer Energien in 21 OECD-Ländern im Zeitraum 2000–2020 unter Verwendung des Ecological Performance Index, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie und Grünes BIP als Erklärungsvariablen. Durch die Anwendung der Method of Moments Quantile Regression erfasst die Studie heterogene Effekte entlang der Verteilung der Kapazität erneuerbarer Energien und bietet so ein umfassenderes Verständnis der politischen, technologischen und wirtschaftlichen Faktoren, die den Übergang zu erneuerbaren Energien prägen. Zukünftige Forschung sollte FinTech-Indikatoren und Finanzrisiko-Messgrößen einbeziehen, um dieses Feld weiter voranzubringen.

Protokoll

Forschungsphilosophie und -design
Diese Studie verfolgt eine positivistische Forschungsphilosophie und geht davon aus, dass die Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien (REC) objektiv mittels quantitativer Paneldatenanalyse untersucht werden können. Ein longitudinales, länderübergreifendes vergleichendes Forschungsdesign wird verwendet, um die langfristigen Zusammenhänge zwischen der Kapazität erneuerbarer Energien und ihren Determinanten in 21 Ländern der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) im Zeitraum 2000–2020 zu untersuchen. Geleitet von der Kaya-Identität wird ein deduktiv-analytischer Ansatz verwendet, um das empirische Modell zu entwickeln und die hypothetischen Zusammenhänge zwischen Kapazität erneuerbarer Energien, ökologischer Politikleistung, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie (EFT) und grünem BIP zu testen. Der analytische Rahmen integriert Datenerhebung, diagnostische Tests, Kointegrationsanalyse, Quantilregression und Panelkausalitätsanalyse, um methodische Konsistenz und robuste statistische Inferenz sicherzustellen.

Datenerhebung und Variablen
Die Studie nutzt einen ausgewogenen Paneldatensatz aus 21 OECD-Ländern, der jährlich von 2000 bis 2020 beobachtet wurde, was zu 441 Jahr-zu-Länder-Beobachtungen führt. Die Daten wurden aus öffentlich zugänglichen und international anerkannten Datenbanken gewonnen, um Transparenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Tabelle 1 fasst die Variablen, Messeinheiten, Datenquellen und erwarteten Anzeichen zusammen. Die Kapazität erneuerbarer Energien (REC) wird als abhängige Variable verwendet und als die gesamte installierte erneuerbare Stromerzeugungskapazität (MW) gemessen. Zu den erklärenden Variablen gehören der Ecological Performance Index (EPI), Treibhausgasemissionen (CO₂-äquivalente Tonnen), umweltfreundliche Technologie (EFT), gemessen durch umweltbezogene Patentanmeldungen, und das grüne BIP, gemessen als Bruttoinlandsprodukt bereinigt für Umweltzerstörung und Erschöpfung natürlicher Ressourcen (konstant 2015 USD). Die Kapazität erneuerbarer Energien, EPI, Treibhausgasemissionen und EFT stammten aus der OECD-Statistikdatenbank, während das grüne BIP aus der Weltbankdatenbank stammte. Alle Variablen wurden vor der Schätzung in natürliche Logarithmen umgewandelt, um die Varianz zu stabilisieren, die Heteroscedastizität zu reduzieren und die Interpretation der Elastizität zu erleichtern.

Theoretischer Rahmen und Modellspezifikation
Der empirische Rahmen basiert auf der Kaya-Identität39, die die Kohlendioxidemissionen in Bevölkerung, wirtschaftliche Aktivität, Energieintensität und Kohlenstoffintensität zerlegt und so eine theoretische Grundlage für das Verständnis der Treiber ökologischer Nachhaltigkeit bietet:

figure-protocol-1 (1)

wobei CO2 die Kohlendioxidemissionen repräsentiert; CO2/Energie bezeichnet die Kohlenstoffintensität des Energieverbrauchs; Das Energie-/Grün-BIP repräsentiert die Energieintensität der ökologisch adjustierten Wirtschaftsleistung; Grünes BIP/Bevölkerung bezeichnet das umweltadjustierte Bruttoinlandsprodukt pro Kopf; und Population stellt die Gesamtbevölkerung dar.

Die erklärenden Variablen entsprechen direkt den theoretischen Komponenten der Kaya-Identität. Der Ecological Performance Index repräsentiert die Umweltpolitik, die darauf abzielt, sauberere Energiesysteme zu fördern. Umweltfreundliche Technologie spiegelt technologische Innovationen wider, die die Energieeffizienz verbessern und die Kosten für erneuerbare Energien senken. Treibhausgasemissionen stellen den Umweltdruck für die Dekarbonisierung dar, während das grüne BIP die ökologisch angepasste wirtschaftliche Leistung erfasst. Basierend auf diesem Rahmen wird folgendes empirisches Modellauf 39 geschätzt:

figure-protocol-2 (2)

wobei REC die Kapazität erneuerbarer Energien bezeichnet; EPI steht für den Ökologischen Leistungsindex; THG bezeichnet Treibhausgasemissionen; EFT steht für umweltfreundliche Technologie; Grünes BIP bezeichnet das umweltadjustierte Bruttoinlandsprodukt; I indexiert Länder; t indexiert Jahre; τ0 ist der Intercept; τ1–τ4 sind die geschätzten Regressionskoeffizienten; εist es der idiosynkratische Fehlerbegriff.

Diagnostische Tests
Vor der Schätzung der empirischen Modelle wurde eine Reihe diagnostischer Tests durchgeführt, um die statistischen Eigenschaften der Paneldaten zu bewerten und geeignete Schätzungstechniken zu identifizieren. Zunächst wurde die Querschnittsabhängigkeit mit dem Pesaran-Querschnittsabhängigkeitstest (CD) Test34 untersucht, da OECD-Länder wahrscheinlich häufige Schocks erleben, die sich aus globalen wirtschaftlichen Bedingungen, internationalen Energiemärkten und koordinierten Umweltpolitiken ergeben:

figure-protocol-3 (3)

wobei N die Anzahl der Querschnittseinheiten bezeichnet; T bezeichnet die Anzahl der Zeitperioden; i und k indexieren die Querschnittseinheiten (i ≠ k); figure-protocol-4 stellt den geschätzten paarweisen Korrelationskoeffizienten der Regressionsresiduen zwischen den Querschnittseinheiten i und k dar; j bezeichnet die Verzögerungsreihenfolge; E(·) steht für den Erwartungswert; und V(·) bezeichnet die Varianz, die zur Standardisierung der Teststatistik verwendet wird. Zweitens wurde die Hangheterogenität mittels des Pesaran–Yamagata-Hangheterogenitätstests bewertet, um festzustellen, ob die Auswirkungen erklärender Variablen zwischen Ländern variieren40:

figure-protocol-5 (4)
figure-protocol-6 (5)

wobei Δ̃adj die angepasste Steigungsheterogenitätsteststatistik bezeichnet; N steht für die Anzahl der Querschnittseinheiten; T bezeichnet die Anzahl der Zeitperioden; k ist die Anzahl der erklärenden Variablen; und S̃ stellt die standardisierte Swamy-Hangdispersionsstatistik dar, die zur Bewertung der Parameterheterogenität zwischen Paneleinheiten verwendet wird. Schließlich wurde die Stationarität mit dem Querschnitts-Augmented Im–Pesaran–Shin (CIPS) Einheitswurzeltest bewertet, der sowohl die Querschnittsabhängigkeit als auch heterogene Steigungskoeffizienten41 berücksichtigt:

figure-protocol-7 (6)

wobei CIPS die querschnittsverstärkte Im–Pesaran–Shin-Panel-Wurzel-Statistik bezeichnet; N steht für die Anzahl der Querschnittseinheiten; CDFi bezeichnet die querschnittserweiterte Dickey–Fuller-Statistik für die i-te Querschnittseinheit; und I indexiert die einzelnen Querschnittseinheiten. Die Ergebnisse dieser diagnostischen Tests leiteten die Auswahl von ökonometrischen Techniken der zweiten Generation, die für heterogene Paneldatensätze geeignet sind.

Panel-Kointegrationstest
Um festzustellen, ob eine stabile langfristige Gleichgewichtsbeziehung zwischen erneuerbarer Energiekapazität, Umweltpolitik, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie und grünem BIP besteht, wurde der Panel ARDL-Bounds-Kointegrationstest eingesetzt. Im Vergleich zu konventionellen residualbasierten Kointegrationstests berücksichtigt der Westerlund-Ansatz Querschnittsabhängigkeit, heterogene Steigungskoeffizienten und kleine Stichprobengrößen. Der Test ergibt vier Statistiken: zwei Gruppenmittelwertstatistiken (Gt und G a) und zwei Panelstatistiken (Pt und Pa). Die Ablehnung der Nullhypothese weist auf das Vorhandensein einer langfristigen Gleichgewichtsbeziehung zwischen den Variablen36,42 hin:

figure-protocol-8 (7a)
figure-protocol-9 (7b)
figure-protocol-10 (7c)
figure-protocol-11 (7d)

wobei Gt und Ga die Gruppenmittelwert-Teststatistiken des Panel ARDL-Bounds-Kointegrationstests bezeichnen; Pt und Pa bezeichnen die Panel-Teststatistiken; N steht für die Anzahl der Querschnittseinheiten; T bezeichnet die Anzahl der Zeitperioden; figure-protocol-12 ist der geschätzte Fehlerkorrekturkoeffizient für die i-te Querschnittseinheit; figure-protocol-13 stellt den gepoolten Fehlerkorrekturkoeffizienten dar; SE(figure-protocol-14) und SE(figure-protocol-15) bezeichnen die entsprechenden Standardfehler; und i indexiert die einzelnen Querschnittseinheiten. Das Vorhandensein von Kointegration rechtfertigt die Schätzung langfristiger Elastizitäten und anschließende quantilbasierte Analysen.

Methode der Momentquantilregression (MMQR)
Da herkömmliche Panel-Schätzer nur durchschnittliche Effekte liefern, können sie erhebliche Heterogenität zwischen Ländern verbergen, die auf unterschiedlichen Niveaus des Ausbaus erneuerbarer Energien arbeiten. Um diese heterogenen Effekte zu erfassen, wurde die Method of Moments Quantile Regression (MMQR) eingesetzt.

MMQR schätzt die Auswirkungen der ökologischen politischen Leistung, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie und grünes BIP über mehrere bedingte Quantile erneuerbarer Energiekapazität hinweg und ermöglicht so den Einfluss erklärender Variablen je nach Reife des Ausbaus erneuerbarer Energien. Die Methode berücksichtigt gleichzeitig individuelle feste Effekte und nicht beobachtete Heterogenität, während sowohl Standort- als auch Skalierungsparameter geschätztwerden 43:

figure-protocol-16 (8)

wobei Qτ(Yit | Xes) bezeichnet das bedingte τ-te Quantil der abhängigen Variablen; Y, sie steht für die Kapazität erneuerbarer Energien (REC); Xbezeichnet sie den Vektor der erklärenden Variablen (EPI, Treibhausgasemissionen, EFT und grünes BIP); σ1 ist der Abfang; ζ ist der Vektor der Ortsparameter; αi steht für den länderspezifischen festen Effekt; Zes bezeichnet die Skalenkovariaten; γ ist der Vektor der Skalierungsparameter; Ues ist der Fehlerterm; sowie I- bzw. T-Indexländer und -Jahre. Die Maßstabskomponente des MMQR-Modells ist wie folgt angegeben:43:

figure-protocol-17 (9)

wobei Zi(X) die Skalenfunktion der erklärenden Variablen bezeichnet; Zi repräsentiert den Vektor der Skalenkovariaten; X bezeichnet den Vektor der erklärenden Variablen; i indexiert die Querschnittseinheiten (Länder); und k bezeichnet die Gesamtzahl der erklärenden Variablen. Als Robustheitsanalyse wurde auch eine konventionelle Panel-Quantilregression mit bootstrappeden Standardfehlern geschätzt, um die Konsistenz der MMQR-Ergebnisse zu überprüfen.

Panelkausalitätstest
Die Ausrichtung kausaler Zusammenhänge zwischen erneuerbarer Energiekapazität, ökologischer Politikleistung, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie und grünem BIP wurde anhand des Dumitrescu–Hurlin-Panels Granger Non-Causality Test44 untersucht. Dieser Ansatz berücksichtigt Querschnittsabhängigkeit und heterogene Panelstrukturen, wobei festgestellt wird, ob kausale Beziehungen unidirektional oder bidirektional sind.

Die Kausalitätsanalyse des Panels ergänzt die Kointegrations- und MMQR-Analysen, indem sie zwischen Variablen unterscheidet, die die Kapazität erneuerbarer Energien antreiben, und solchen, die auf Veränderungen im Ausbau erneuerbarer Energien reagieren. Die Festlegung der kausalen Richtungen liefert zusätzliche Belege für politische Priorisierungen und die Reihenfolge erneuerbarer Energieinterventionen.

Alle statistischen Analysen wurden mit Statistiksoftware durchgeführt. Die analytische Abfolge, von diagnostischen Tests und Kointegrationsanalysen bis hin zur Quantilregression und Panelkausalitätstests, bietet einen kohärenten und reproduzierbaren Rahmen zur Bewertung der Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien in OECD-Ländern.

Ergebnisse

Deskriptive Statistiken
Die Verteilungsmerkmale der Studienvariablen wurden vor der ökonometrischen Schätzung untersucht. Tabelle 2 fasst die deskriptiven Statistiken der log-transformierten Variablen in 21 OECD-Ländern im Zeitraum 2000–2020 zusammen. Die Kapazität erneuerbarer Energien (REC), der ökologische Leistungsindex (EPI), die Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundliche Technologien (EFT) und das grüne BIP wiesen erhebliche länderübergreifende und zeitliche Unterschiede auf, wobei Standardabweichungen für alle Variablen über eins lagen. REC lag zwischen −2,132 und 2,822, während das BIP der Grünen zwischen 11,990 und 14,411 lag. Schiefe Koeffizienten zeigten nach links verzerrte Verteilungen für REC, Treibhausgasemissionen und EPI, während EFT und Grünes BIP positiv verzerrt waren. Kurtosiswerte überstiegen drei für alle Variablen, wobei REC die höchste Kurtosis (7,66) zeigte, was auf eine leptokurtische Verteilung hinweist. Der Jarque–Bera-Test verwarf die Nullhypothese der Normalität für REC, Treibhausgasemissionen, EPI und Grünes BIP (p < 0,01), während EFT nicht signifikant von der Normalität abwich (p = 0,593). Diese Ergebnisse unterstützen die Verwendung quantilbasierter Schätzmethoden, die robust gegenüber nichtnormalen Verteilungen sind.

Querschnittsabhängigkeit und Hangheterogenität
Vor der Schätzung der Panelmodelle wurden Querschnittsabhängigkeit und Hangheterogenität bewertet. Wie in Tabelle 3 gezeigt, waren die Pesaran-Querschnittsabhängigkeitsstatistiken signifikant für REC, grünes BIP, Epi, Treibhausgasemissionen und EFT (alle p < 0,01) und lehnten die Nullhypothese der Querschnittsunabhängigkeit ab. Diese Ergebnisse zeigen, dass Schocks, die in einem OECD-Land auftreten, auf andere Länder übertragen werden, was deren wirtschaftliche Integration und gemeinsame Umweltpolitikrahmen widerspiegelt. Die Statistiken zur Heterogenität des Hangs Pesaran–Yamagata (Δ̃ = 16,513; angepasst Δ̃ = 18,263) waren ebenfalls auf der 1%-Ebene signifikant und lehnten die Steigungshomogenität ab. Zusammen rechtfertigen diese Ergebnisse die Anwendung von ökonometrischen Paneltechniken der zweiten Generation, die Querschnittsabhängigkeit und heterogene Steigungskoeffizienten berücksichtigen.

Panel-Einheitenwurzelanalyse
Die Stationaritätseigenschaften der Variablen wurden mit dem Querschnitts-Augmented Im–Pesaran–Shin (CIPS) Panel-Root-Test bewertet. Wie in Tabelle 4 dargestellt, waren REC, EPI und EFT auf Ebene [I(0)] stationär, während Treibhausgasemissionen und grünes BIP nach der ersten Differenzierung [I(1)] stationär wurden. Das Fehlen von integrierten Variablen zweiter Ordnung [I(2)] unterstützt die Verwendung des Panel-ARDL-Bounds-Testansatzes zur Untersuchung langfristiger Beziehungen zwischen den Variablen.

Panel-Kointegrationsanalyse
Langfristige Gleichgewichtsbeziehungen zwischen erneuerbarer Energiekapazität, EPI, Treibhausgasemissionen, EFT und grünem BIP wurden mit dem Panel ARDL-Bounds-Test untersucht. Tabelle 5 zeigt, dass die berechnete F-Statistik (7,845) die obere kritische Schranke am 1%-Signifikanzniveau überschritt und damit die Nullhypothese ohne langfristige Beziehung ablehnt. Diese Ergebnisse bestätigen das Vorhandensein eines stabilen langfristigen Gleichgewichts zwischen den Variablen und unterstützen die spätere Schätzung langfristiger Effekte mittels Quantilregressionstechniken.

Methode der Momentquantilregression
Die heterogenen Effekte der erklärenden Variablen über die bedingte Verteilung der Kapazität erneuerbarer Energien wurden mit der Methode der Momentquantilregression (MMQR) geschätzt. Die Ergebnisse sind in Tabelle 6 dargestellt.

EPI zeigte eine positive und statistisch signifikante Assoziation mit REC über alle Quantile hinweg, wobei der geschätzte Koeffizient von 0,092 im 10. Perzentil auf 0,212 im 90. Perzentil anstieg, was auf einen zunehmend stärkeren politischen Effekt hindeutet, da die Kapazität erneuerbarer Energien zunahm. Ebenso zeigten die Treibhausgasemissionen eine positive Assoziation mit REC, wobei die Koeffizienten über die Quantile hinweg zunahmen, was darauf hindeutet, dass Länder mit höherer Kapazität erneuerbarer Energien stärker auf Emissionsdruck reagierten. EFT zeigte den größten positiven Anstieg über die Quantile hinweg und zeigt, dass technologische Innovation wesentlich zur Ausbreitung erneuerbarer Energien in Ländern mit größerer Kapazität für erneuerbare Energien beigetragen hat.

Das grüne BIP zeigte eine durchgehend negative Assoziation mit REC über alle Quantile hinweg, obwohl die Stärke des negativen Koeffizienten von −0,348 im 10. Perzentil auf −0,138 im 90. Perzentil sank, was darauf hindeutet, dass die negative Assoziation mit zunehmender Kapazität erneuerbarer Energien nachließ. Insgesamt zeigen die MMQR-Ergebnisse eine erhebliche Verteilungsheterogenität in den Auswirkungen von Umweltpolitik, technologischer Innovation, Treibhausgasemissionen und grünem BIP auf die Kapazität erneuerbarer Energien.

Abbildung 1 veranschaulicht die heterogenen Auswirkungen des Umweltleistungsindex (EPI), Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundlicher Technologie (EFT) und grünem BIP auf die Kapazität erneuerbarer Energien. EPI, Treibhausgasemissionen und EFT zeigen bei höheren Quantilen zunehmend stärkere positive Effekte, während der negative Effekt des grünen BIP abschwächt, wenn das bedingte Quantil steigt (d. h. Koeffizienten werden weniger negativ). Schattierte Bereiche (oder Fehlerbalken) stellen die 95%-Konfidenzintervalle dar.

Panelkausalitätsanalyse
Die Ausrichtung kausaler Zusammenhänge zwischen erneuerbarer Energiekapazität, grünem BIP, Epi, THG-Emissionen und EFT wurde mit dem Dumitrescu–Hurlin-Panel Granger-Nichtkausalitätstest bewertet. Die Ergebnisse sind in Tabelle 7 zusammengefasst.

Es wurde eine bidirektionale Kausalität zwischen Grünem BIP und REC sowie zwischen EFT und REC identifiziert (alle S. < 0,01), was auf gegenseitig stärkende Beziehungen zwischen erneuerbarer Energiekapazität, ökologisch angepasster Wirtschaftsleistung und technologischer Innovation hinweist. Ähnlich zeigten EPI und REC bidirektionale Kausalität, was auf wechselseitige Wechselwirkungen zwischen der Leistung der Umweltpolitik und dem Einsatz erneuerbarer Energien hindeutet. Im Gegensatz dazu wurde keine signifikante kausale Beziehung zwischen Treibhausgasemissionen und REC festgestellt (p = 0,1078), während REC signifikant Veränderungen der THG-Emissionen verursachte (p = 0,009), was auf eine einseitig bedingte Kausalbeziehung zwischen erneuerbarer Energiekapazität und Treibhausgasemissionen hinweist. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Leistung der Umweltpolitik, technologische Innovation und das grüne BIP dynamisch mit der Kapazität erneuerbarer Energien interagieren, während eine Steigerung der Kapazität erneuerbarer Energien zu einer Reduzierung der Treibhausgasemissionen beiträgt (Tabelle 7).

DATENVERFÜGBARKEIT:
Die in dieser Studie verwendeten Datensätze sind öffentlich über das Zenodo-Repository zugänglich und können unter folgender https://zenodo.org/records/21138237 abgerufen werden.

FaktorenErklärung und SchätzungQuellenErwartete Verbindung 
RECKapazität erneuerbarer Energienhttps://www.stats.oecd.org---
EPIÖkologischer Leistungsindexhttps://www.stats.oecd.orgGarantiert
TreibhausgasemissionenTreibhausgasemissionenhttps://www.stats.oecd.orgGarantiert
EFTUmweltfreundliche Technologiehttps://www.stats.oecd.orgGarantiert
Grünes BIPGrünes BIP geschätzt auf feste USD-Kurse 2015Weltbank---

Tabelle 1: Definitionen, Mess-Beschreibungen, Datenquellen und erwartete Beziehungen der in der empirischen Analyse verwendeten Variablen. Die Kapazität erneuerbarer Energien (REC) wurden als abhängige Variable verwendet, während der Ecological Performance Index (EPI), Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundliche Technologien (EFT) und das grüne BIP als erklärende Variablen enthalten waren. Daten wurden aus der OECD-Statistikdatenbank und der Weltbank bezogen.

RECEFTTreibhausgasemissionenEPIGrünes BIP
Mittel2.3456221.8654781.4740841.37964612.97532
Median2.3951561.8756941.4968671.43906812.89835
Max2.8219832.5212941.8501471.727414.41057
Min−2.1323881.520018−1.253283−1,79125211.99038
Standardabweichung1.4629891.2623671.2720831.3560781.636272
Schrägheit−2.4457471.178735−1.927887−1,7583351.681867
Kurtosis7.6571973.9696824.9615844.1542553.84369
Jarque-Bera644.6757***2.25658483.36192***91.78071***35.25837***
Wahrscheinlichkeit00.592564000

Tabelle 2: Zusammenfassende Statistiken der Studienvariablen in 21 OECD-Ländern im Zeitraum 2000–2020. Die Tabelle zeigt Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Standardabweichung, Verrägung, Kurtosis und Jarque–Bera-Teststatistiken für die logaritaristisch transformierten Variablen.

FaktorenTeststatistikenP-Wert
Gruppe A: CSD-Test
REC15.5220
Grünes BIP74.8530
EPI72.680
Treibhausgasemissionen22.5430
EFT47.8960
Gruppe B: Hangheterogenität
RahmenwerkeDelta_tildeModifizierte Delta_tilde
116.513***18.263***

Tabelle 3: Ergebnisse des Pesaran-Querschnittsabhängigkeitstests (CD) und des Pesaran–Yamagata-Hangheterogenitätstests. Signifikante CD-Statistiken zeigen eine Querschnittsabhängigkeit zwischen Panel-Einheiten an, während signifikante Δ̃- und angepasste Δ̃-Statistiken heterogene Steigungskoeffizienten zwischen Ländern anzeigen.

VariableLevel (Trends & Konstanten)Erster Unterschied (Trends & Konstanten)Integrationsreihenfolge
REC−4,598***–I(0)
Grünes BIP−3,605−4.819***I(1)
EPI−4,539***–I(0)
Treibhausgasemissionen−3,167−6,396***I(1)
EFT−4,858***–I(0)

Tabelle 4: Ergebnisse des Querschnitts-Augmentierten Im–Pesaran–Shin (CIPS) Panel-Einheitswurzeltests. Teststatistiken werden für Variablen in Niveau- und Erstdifferenzen angegeben, zusammen mit der entsprechenden Integrationsreihenfolge, die für nachfolgende ökonometrische Panelanalysen verwendet wird.

TeststatistikWertSignifikanzniveauUntere Schranke I(0)Obergrenze I(1)
F-Statistik7.845***1%3.745.16
5%2.864.01
10%2.453.52

Tabelle 5: Ergebnisse des Panel Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Bounds-Tests für Kointegration. Die Tabelle zeigt die berechnete F-Statistik zusammen mit den unteren und oberen kritischen Schranken bei den Signifikanzstufen von 1 %, 5 % und 10 %, die zur Bewertung einer langfristigen Gleichgewichtsbeziehung zwischen den Studienvariablen verwendet werden.

VariableQ0.10Q0.25Q0,50Q0.75Q0,90
EPI0.092***0.114***0.156***0.189***0.212***
Treibhausgasemissionen0.048*0.053**0.067***0.071***0.082***
EFT0.131***0.148***0.173***0.195***0.221***
Grünes BIP–0.348***–0.271***–0.198***–0.156***–0.138***
Konstante……………

Tabelle 6: Method of Moments Quantile Regression (MMQR)-Schätzungen für die Kapazität erneuerbarer Energien über die 10., 25., 50., 75. und 90. bedingte Quantile. Die Tabelle zeigt geschätzte Regressionskoeffizienten für den Ecological Performance Index (EPI), Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundliche Technologien (EFT) und das grüne BIP. Asterisken zeigen eine statistische Signifikanz an (s. < 0,05, *p < 0,01, **p < 0,001).

Null-SpekulationW-StatsZbar-StatsWahrscheinlichkeit
Grünes BIPREC5.8028911.68870
RECGrünes BIP3.631755.771133.00E-07
EFTREC2.73115.759323.00E-07
RECEFT3.753625.550379.00E-07
TreibhausgasemissionenREC3.120043.744460.1078
RECTreibhausgasemissionen3.115463.721570.009
EPIRECT.7832312.23640
RECEPI4.60676.586330

Tabelle 7: Ergebnisse des Dumitrescu–Hurlin-Panels Granger-Nichtkausalitätstests. Die Tabelle zeigt die W-Statistik, Z̄-Statistik und zugehörige Wahrscheinlichkeitswerte, die zur Bewertung der Kausalzusammenhänge zwischen der Kapazität erneuerbarer Energien (REC) und den erklärenden Variablen verwendet werden. Signifikante Wahrscheinlichkeitswerte deuten auf die Ablehnung der Nullhypothese der Nichtkausalität hin.

Diskussion

Die vorliegende Studie untersuchte die Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien in 21 OECD-Ländern zwischen 2000 und 2020, indem sie die Leistung der Umweltpolitik, Treibhausgasemissionen (THG), umweltfreundliche Technologien (EFT) und grünes BIP in einen Method of Moments Quantile Regression (MMQR)-Rahmen integrierte. Die Ergebnisse zeigen eine erhebliche Heterogenität in der bedingten Verteilung der Kapazität erneuerbarer Energien, was darauf hindeutet, dass die Auswirkungen ökologischer, technologischer und wirtschaftlicher Faktoren je nach Entwicklungsstufe erneuerbarer Energien variieren. Diese Ergebnisse erweitern frühere Studien, indem sie zeigen, dass Übergänge in erneuerbaren Energien durch stufenabhängige statt einheitliche Reaktionen gekennzeichnet sind.

Die MMQR-Ergebnisse zeigen, dass das grüne BIP negativ und signifikant mit der Kapazität erneuerbarer Energien über alle bedingten Quantile hinweg assoziiert ist, obwohl das Ausmaß dieser negativen Beziehung allmählich von den unteren zu den oberen Quantilen abnimmt. Konkret steigt der Koeffizient von −0,348 am 10. Quantil auf −0,138 am 90. Quantil, was darauf hinweist, dass die negative Assoziation mit wachsender Kapazität erneuerbarer Energien weniger ausgeprägt wird. Diese Erkenntnis legt nahe, dass das ökologisch angepasste Wirtschaftswachstum nicht zwangsläufig in sofortige Investitionen in erneuerbare Energien übersetzt wird, insbesondere in Ländern in früheren Phasen des Energiewandels. Eine mögliche Erklärung ist, dass Verbesserungen der Umwelteffizienz zunächst durch Energiesparmaßnahmen, industrielle Umstrukturierungen oder sauberere Produktionsprozesse entstehen könnten und nicht durch zusätzlichen Einsatz erneuerbarer Energien. Dieses Ergebnis unterstützt die zeitliche Asymmetrie, die von Behera et al.45 berichtet wurde, wonach eine grünere wirtschaftliche Leistung vorübergehend den Anreiz für zusätzliche Investitionen in erneuerbare Energien in den frühen Phasen des strukturellen Übergangs verringern kann. Die allmähliche Abschwächung des negativen Koeffizienten über höhere Quantile hinweg deutet darauf hin, dass diese Beziehung mit der Reife erneuerbarer Energiesysteme weniger restriktiv wird.

Die Leistung der Umweltpolitik, gemessen durch den Environmental Performance Index (EPI), zeigt einen positiven und statistisch signifikanten Effekt über alle Quantile hinweg, wobei Koeffizienten stetig von 0,092 am 10. Quantil auf 0,212 am 90. Quantil ansteigen. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Umweltpolitik zunehmend wirksamer wird, um die Kapazität erneuerbarer Energien zu fördern, während die Länder die Energiewende voranschreiten. Anstatt einen einheitlichen Einfluss auszuüben, scheint eine stärkere Umweltgovernance in Ländern mit stärker entwickelten erneuerbaren Energiesektoren größere Erträge zu bringen, wo unterstützende Institutionen, regulatorische Rahmenbedingungen und Marktbedingungen bereits etabliert sind. Diese Ergebnisse stimmen mit der Porter-Hypothese überein, die besagt, dass gut gestaltete Umweltvorschriften Innovation anregen und Investitionen in sauberere Energie fördernkönnen 46,47. Sie bestätigen zudem frühere Belege, dass die Wirksamkeit von Umweltpolitiken von der institutionellen Qualität und der Umsetzungskapazität abhängt48. Daher bleibt die Stärkung der Umweltgovernance ein wesentliches politisches Instrument zur Beschleunigung des Ausbaus erneuerbarer Energien, insbesondere in Ländern mit wachsenden erneuerbaren Energiesystemen.

Die Ergebnisse zeigen zudem, dass Treibhausgasemissionen positiv mit der Kapazität erneuerbarer Energien in allen Quantilen verbunden sind, wobei die geschätzten Koeffizienten von 0,048 am 10. Quantil auf 0,082 am 90. Quantil steigen. Dieses Muster legt nahe, dass Länder mit größerem Umweltdruck tendenziell stärker in erneuerbare Energien investieren und dass diese Reaktion bei Ländern mit höherer Kapazität erneuerbarer Energien stärker wird. Diese Ergebnisse stützen die Ansicht, dass steigende Emissionen stärkere Anreize für Regierungen schaffen, sauberere Energiepolitiken zu verfolgen und die Infrastruktur für erneuerbare Energienauszubauen 49. Die Kausalitätsanalyse des Panels zeigt jedoch, dass die Kausalität von der Kapazität erneuerbarer Energien zu den Treibhausgasemissionen und nicht vom Gegenteil ausgeht, was impliziert, dass Emissionsdrucke zwar positiv mit der Ausweitung erneuerbarer Energien verbunden sind, aber nicht unabhängig von sich die Entwicklung erneuerbarer Energien auslösen. Stattdessen werden Emissionsreduktionen durch die anschließende Erweiterung der Kapazität erneuerbarer Energien erreicht. Diese Unterscheidung unterstreicht die Bedeutung komplementärer politischer Interventionen, die Umweltbelastungen in konkrete Investitionen in erneuerbare Energien übersetzen – im Einklang mit früheren Erkenntnissen über nichtlineare Zusammenhänge zwischen Emissionen und Entwicklung erneuerbarer Energien50.

Die umweltfreundliche Technologie (EFT) zeigt unter den erklärenden Variablen die stärkste positive Beziehung zur Kapazität erneuerbarer Energien, wobei die Koeffizienten stetig von 0,131 im 10. Quantil auf 0,221 am 90. Quantil steigen. Das zunehmende Ausmaß der Koeffizienten zeigt, dass technologische Innovation mit dem Fortschritt der Länder im Übergang zu erneuerbaren Energien immer wichtiger wird. Dieses Ergebnis legt nahe, dass technologische Fähigkeiten bestehende erneuerbare Energiesysteme durch Effizienzsteigerung, Senkung der Einsatzkosten und die Integration erneuerbarer Technologien in nationale Energiesysteme stärken. Darüber hinaus unterstützt die bidirektionale kausale Beziehung zwischen EFT und erneuerbarer Energiekapazität das Vorhandensein eines verstärkenden Innovations-Einführungszyklus, bei dem technologische Innovationen die Ausweitung erneuerbarer Energien anregen, während die Erhöhung der Kapazität erneuerbarer Energien die Innovation51 weiter fördert. Obwohl EFT mit umweltbezogenen Patentanmeldungen gemessen wurde, könnten zukünftige Studien breitere Indikatoren wie digitale grüne Finanzen und Finanztechnologie einbeziehen, um zusätzliche Mechanismen zu erfassen, durch die Innovation die Entwicklung erneuerbarer Energien unterstützt. Dennoch unterstreichen die durchgehend positiven und steigenden Koeffizienten in der bedingten Verteilung die Bedeutung nachhaltiger Investitionen in Forschung und Entwicklung, Innovationsanreize und internationalen Technologietransfer zur Beschleunigung der Einführung erneuerbarer Energien52.

Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die Determinanten der Kapazität erneuerbarer Energien eine klare Verteilungsheterogenität zwischen OECD-Ländern aufweisen. Umweltpolitische Leistung, Treibhausgasemissionen und umweltfreundliche Technologien haben mit zunehmender Kapazität erneuerbarer Energien zunehmend stärkere positive Effekte, während der negative Einfluss des grünen BIP allmählich über höhere Quantiten hinweg abschwächt. Diese Ergebnisse zeigen, dass Länder mit fortschrittlicheren erneuerbaren Energiesektoren stärker von Umweltpolitik, technologischer Innovation und Reaktionen auf Umweltbelastungen profitieren als Länder in früheren Phasen des Übergangs. Folglich erweitert die Studie konventionelle mittelwertbasierte Analysen, indem sie zeigt, dass die Wirksamkeit dieser Determinanten vom Entwicklungsstand erneuerbarer Energien abhängt, und betont die Notwendigkeit von politischen Rahmenwerken, die auf die Positionen der Länder entlang des Übergangspfads für erneuerbare Energien zugeschnitten sind.

Mehrere Einschränkungen sollten anerkannt werden. Erstens beschränkt sich die Analyse auf OECD-Länder und den Zeitraum 2000–2020, was die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse auf Entwicklungsländer und neuere politische Umgebungen einschränken könnte. Zweitens wird umweltfreundliche Technologie anhand von Patentanmeldungen gemessen und erfasst daher nicht die aufkommenden Dimensionen der digitalen grünen Finanzfinanzierung, Finanztechnologie oder privater Innovation. Drittens wird die Kapazität erneuerbarer Energien als aggregiertes Maß untersucht, ohne zwischen einzelnen erneuerbaren Technologien wie Solar-, Wind-, Wasserkraft- oder Biomasseenergie zu unterscheiden. Zukünftige Forschung sollte eine breitere geografische Abdeckung, neuere Datensätze, technologiespezifische Indikatoren für erneuerbare Energien sowie Messungen digitaler grüner Finanzen und marktübergreifender finanzieller Spillovers einbeziehen, um ein umfassenderes Verständnis der Übergänge zu erneuerbaren Energien zu ermöglichen.

Abschließend zeigt diese Studie, dass die Kapazität erneuerbarer Energien in OECD-Ländern von heterogenen Auswirkungen wie Umweltpolitik, Treibhausgasemissionen, umweltfreundlicher Technologie und grünem BIP geprägt wird. Umweltpolitik und technologische Innovationen fördern kontinuierlich die Kapazität erneuerbarer Energien, wobei ihre Auswirkungen in höheren Quantiten zunehmend stärker werden, während das grüne BIP eine negative, aber abnehmende Assoziation aufweist, die kurzfristige Anpassungen während des Übergangs zu einer grüneren Wirtschaft widerspiegelt. Die Kausalitätsanalyse des Panels zeigt zudem gegenseitige Zusammenhänge zwischen erneuerbarer Energiekapazität, Umweltpolitikleistung, grünem BIP und umweltfreundlicher Technologie, während die Kapazität erneuerbarer Energien einen unidirektionalen kausalen Einfluss auf Treibhausgasemissionen ausübt. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung implementierungsspezifischer Politikrahmen, nachhaltiger Investitionen in grüne Innovation und ergänzender politischer Instrumente, die die langfristige Dekarbonisierung unterstützen. Durch die Integration der langfristigen Gleichgewichtsanalyse, Quantilregression und Panelkausalitätstests in einen einheitlichen analytischen Rahmen liefert diese Studie neue Belege dafür, dass der Übergang zu erneuerbaren Energien grundsätzlich stufenabhängig ist und die Wirksamkeit der Politik je nach Reife des Ausbaus erneuerbarer Energien variiert.

Offenlegungen

Alle Autoren geben keine Interessenkonflikte an.

Danksagungen

Diese Arbeit wird vom Forschungsprojekt für Philosophie und Sozialwissenschaften des Bildungsministeriums der Provinz Jiangsu (2022SJYB2268) unterstützt.

Materialien

```html
Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
CIPS-EinheitenwurzeltestStataCorpStata 18Implementiert mit dem xtcips- oder multipurt-Befehl für den schnittstellen-erweiterten Im-Pesaran-Shin-Panel-Einheitenwurzeltest.
Schnittstellenabhängigkeitstest (CD)StataCorpStata 18Implementiert mit dem xtcsd-Befehl zur Durchführung des Pesaran-CD-Tests.
Dumitrescu–Hurlin-Panel-Granger-NichtkausalitätstestStataCorpStata 18Implementiert mit dem xtgcause-Befehl für Panel-Kausalitätsanalysen.
Umweltfreundliche Technologie (EFT)OECD StatisticsN/ADaten zu umweltbezogenen Patentanmeldungen, abgerufen aus der OECD Statistics Datenbank (https://stats.oecd.org/).
Ökologischer Leistungsindex (EPI)OECD StatisticsN/ADaten abgerufen aus der OECD Statistics Datenbank (https://stats.oecd.org/).
EViewsIHS Global Inc.Version 14Alternative statistische Analysesoftware für Panel-Ekonometrie.
Green GDPWorld BankN/ADaten abgerufen aus der World Bank DataBank (https://databank.worldbank.org/). Insbesondere Daten zu angepassten Nettoeinsparungen, die zur Berechnung des Green GDP verwendet werden.
Treibhausgasemissionen (GHG)OECD StatisticsN/ADaten abgerufen aus der OECD Statistics Datenbank (https://stats.oecd.org/).
Methode der Momente Quantilsregression (MMQR)StataCorpStata 18Implementiert mit dem mmqreg-Befehl, der aus dem Statistical Software Components (SSC) Archiv installiert werden muss.
Pesaran–Yamagata NeigungsheterogenitätstestStataCorpStata 18Implementiert mit dem xttest3- oder xthetero-Befehl.
RR FoundationVersion 4.6.0 oder höherOpen-Source-Alternative für statistisches Computing.
Erneuerbare Energiekapazität (REC)OECD StatisticsN/ADaten abgerufen aus der OECD Statistics Datenbank (https://stats.oecd.org/).
Westerlund Panel-KointegrationstestStataCorpStata 18Implementiert mit dem xtwest-Befehl, der aus dem SSC installiert werden muss
```

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