מאמר מחקר

השפעת מדיניות וטכנולוגיות סביבתיות על המעבר לאנרגיה מתחדשת

61 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/71760

⸱

7 באוגוסט 2026

 ,  ,  ,  , 
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

במאמר זה

סיכום

מחקר זה ב-21 מדינות ב-OECD (2000-2020) מגלה כי מדד מדיניות הסביבה, פליטות גזי חממה וטכנולוגיה סביבתית מסייעים באימוץ אנרגיה מתחדשת, בעוד שהתמ"ג הירוק מונע זאת. קיים קשר סיבתי דו-כיווני בין כל המשתנים. קצב המעבר נותר בלתי מספק, ודורש רפורמות מדיניות ומיסי זיהום.

תקציר

קיבולת האנרגיה המתחדשת (REC) ממלאת תפקיד מרכזי בהשגת פיתוח בר קיימא וניטרליות פחמנית, אך השפעות ביצועי מדיניות אקולוגית, איכות הסביבה, חדשנות טכנולוגית וצמיחה כלכלית ירוקה על REC נשארות הטרוגניות בין מדינות ובשלבי פיתוח אנרגיה מתחדשת. מחקר זה בוחן את הגורמים המובילים ליכולת האנרגיה המתחדשת ב-21 מדינות ה-OECD בין השנים 2000 ל-2020, תוך התמקדות בביצועי מדיניות אקולוגית (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותמ"ג ירוק. המסגרת האמפירית עושה שימוש בגישת בדיקת גבולות אוטוררגרסיבי מבוזר פאנל (ARDL) לבחינת קואינטגרציה ארוכת טווח, בשיטת רגרסיית כמותת המומנטים (MMQR) ללכידת השפעות הטרוגניות בהתפלגות המותנית של REC, ובמבחני סיבתיות פאנל גריינג'ר לקביעת כיוון הקשרים הסיבתיים. מבחן הגבולות ARDL של Panel מאשר קשר שיווי משקל יציב לטווח ארוך בין המשתנים (F = 7.845, p < 0.01). תוצאות MMQR מראות ש-EPI מפעיל השפעה חיובית ומתחזקת יותר על פני כמותים (0.092–0.212), בעוד ש-EFT מציג את הגרדיאנט החיובי החמור ביותר (0.131–0.221) ומדגים סיבתיות דו-כיוונית עם REC, מה שמעיד על מעגל חיזוק בין חדשנות טכנולוגית לפריסת אנרגיה מתחדשת. לפליטות גזי חממה יש קשר חיובי מתון עם REC (0.048–0.082) אך אינן גורמות ל-REC באופן חד-כיווני; במקום זאת, קיבולת אנרגיה מתחדשת גבוהה יותר מפחיתה משמעותית את הפליטות. התוצר המקומי הגולמי הירוק מפגין באופן עקבי השפעה שלילית על REC (−0.348 עד −0.138), אם כי השפעה זו נחלשת בכמותים גבוהים יותר של קיבולת אנרגיה מתחדשת, מה שמרמז על התאמה מעבר במהלך המעבר לכלכלה ירוקה יותר. ממצאים אלו מצביעים על כך שההשפעות של מדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית, פליטות וביצועים כלכליים ירוקים תלויות בשלבים, ומדגישים את הצורך במסגרות מדיניות ייעודיות לפריסה, השקעה מתמשכת במחקר ופיתוח ירוק, וכלי מדיניות משלימים להפחתת עלויות התאמה קצרות טווח תוך האצת המעבר לאנרגיה מתחדשת.

מבוא

הביקוש העולמי לאנרגיה מגביר את הצורך במעבר מהיר למקורות אנרגיה נקיים. למרות שאנרגיה מתחדשת היוותה כ-30% מהצמיחה באספקת אנרגיה סולארית, דלקים פוסיליים ממשיכים לשלוט בביקוש ההולך וגדל, מה שמוביל להמשך הצטברות פליטות פחמן דו-חמצני (CO2) ומאיים על השגת יעדי הסכםפריז 1. הבנה שיטתית של מגמות השקעה באנרגיה בת-קיימא, כפי שמודגם במיפוי מדעי ומטה-אנליזה שהוצגו בספר "מימון העתיד: תובנות בהשקעות אנרגיה ברות-קיימא", מדגישה את ההתכנסות של טרנספורמציות מדיניות, פיננסיות וטכנולוגיות שהתרחשו בכלכלות ה-OECD בין 2000 ל-2020. תקופה זו של עשרים שנה, הכוללת 21 מדינות ב-OECD, מספקת סביבה אידיאלית להערכת הגורמים ארוכי הטווח לפריסת אנרגיה מתחדשת3. המעבר לאנרגיה מתחדשת תלוי באינטראקציה אפקטיבית של ממשל סביבתי, השקעות פיננסיות וחדשנות טכנולוגית4. סקירה שיטתית עדכנית זיהתה גורמים כלכליים ומדיניים כמניעים העיקריים להרחבת האנרגיה המתחדשת. ניתוחי סף של מדינות ה-OECD הראו כי קפדנות במדיניות סביבתית מקדמת פריסת אנרגיה מתחדשת רק לאחר שעוברים את רף5 הקריטי, בעוד שהפצת טכנולוגיות ידידותיות לסביבה דורשת השקעה מתמשכת לפני שמומש תועלת משמעותית6. יתרה מזאת, ניתוחי רגרסיה דינמית בפאנלים ב-77 מדינות הראו שטכנולוגיות ידידותיות לסביבה מקדמות משמעותית את צריכת האנרגיה המתחדשת, במיוחד בכלכלות מתפתחות.

למרות ההתקדמות הזו, נותרו פערים מחקריים חשובים. מחקרים קיימים בדרך כלל בוחנים מדיניות סביבתית וחדשנות טכנולוגית בנפרד, תוך התעלמות מהסינרגיות הפוטנציאליות שלהן בפריסת אנרגיה מתחדשת. בנוסף, קיבולת האנרגיה המתחדשת (REC), ששימשה במחקר זה כמשתנה תלוי, זכתה לתשומת לב מוגבלת במסגרות אמפיריות משולבות שמתחשבות בו זמנית במדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית, פליטותוביצועים כלכליים ירוקים. יתרה מזאת, המומנטום לאימוץ אנרגיה מתחדשת בכלכלות המפותחות האט. פליטות גזי חממה (GHG) של ה-OECD נשארות גבוהות, בעוד שהקפדנות במדיניות האקלים עלתה רק ב-1% בשנת 2024, מה שמדגיש פער יישום שדורש חקירה מעמיקה יותר של מניעי אנרגיה מתחדשת בכלכלות בעלות הכנסהגבוהה. בהתאם לכך, מחקר זה בוחן את הגורמים ליכולת האנרגיה המתחדשת ב-21 מדינות ה-OECD בין השנים 2000 ל-2020, תוך שימוש במדד הביצועים האקולוגיים (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותוצר ירוק כמשתנים מסבירים. לאחר בדיקות אבחון ראשוניות, מבחן הקואינטגרציה של גבולות ARDL משמש לקביעת קשרי שיווי משקל ארוכי טווח, שיטת רגרסיית הרגעים הכמותית (MMQR) מיושמת ללכידת הטרוגניות התפלגותית, ומבצעות בדיקות סיבתיות פאנליות לקביעת כיוון הקשרים הסיבתיים10. הממצאים מראים כי EPI ו-EFT משפיעים באופן משמעותי רק מעבר לספים מסוימים, בעוד שהשפעת התמ"ג הירוק משתנה בין ההתפלגות המותנית של קיבולת האנרגיה המתחדשת, מה שמדגיש את חשיבות מדיניות סביבתית מתואמת, חדשנות טכנולוגית ואסטרטגיות כלכליות11. על ידי מידול מפורש של ההשפעות המשותפות של ביצועי מדיניות סביבתית ופיתוח טכנולוגי ברמות שונות של קיבולת אנרגיה מתחדשת, מחקר זה מספק ראיות מעמיקות יותר התומכות בניסוח מדיניות אנרגיה מתחדשת.

הגורמים למעבר לאנרגיה מתחדשת נחקרו לעומק; עם זאת, ההבנה נותרת מוגבלת על ידי פרספקטיבות תיאורטיות מפוצלות וניתוחים אמפיריים תיאוריים בעיקר תיאוריים ולא אינטגרטיביים12. במיוחד, המניעים העיקריים לפריסת אנרגיה מתחדשת, כולל ביצועי מדיניות סביבתית, טכנולוגיה ידידותית לסביבה, פליטות גזי חממה ותפוקה כלכלית מותאמת לירוק, נבדקו לעיתים נדירות במסגרת אנליטית מאוחדת בהתחשב בקישוריות בין שווקי ההון ודיגיטציה של מימון ירוק13.

ביצועי מדיניות סביבתית, הנמדדים בדרך כלל באמצעות מדדים מורכבים כמו מדד הביצועים האקולוגיים (EPI), תופסים מקום מרכזי בספרות האנרגיה המתחדשת14. מחקרים מוקדמים הראו כי רגולציות סביבתיות מתוכננות היטב מפחיתות את אי-הוודאות בהשקעות ומספקות אותות שוק צפויים המעודדים השקעות בפלישה נמוכה15. מחקרי פאנל עדכניים יותר של מדינות OECD המשתמשות באומדני השפעות קבועות ושיטות מומנטים כלליות של מערכת דיווחו כי עלייה חד-יחידה בקפדנות מדיניות סביבתית קשורה לעלייה של 0.34% בייצור חשמל מתחדש. עם זאת, הערכה ביקורתית של ספרות זו מצביעה על כך שההשפעות החיוביות של קפדנות מדיניות פוחתות ברמות גבוהות מאוד עקב עייפות רגולטורית.17. יתרה מזאת, המיקוד הבלעדי בכלכלות בעלות הכנסה גבוהה מגביל את התוקף החיצוני של ממצאים אלו. מטא-אנליזה מקיפה של 89 מחקרים אמפיריים קבעה כי כלי מדיניות מבוססי שוק, כולל מסי פחמן ומערכות סחר בפליטות, עולים בעקביות על רגולציות פיקוד ושליטה בקידום קיבולת אנרגיהמתחדשת 18. למרות שמטה-אנליזה זו סינתזה ראיות מאזורים גאוגרפיים מגוונים ומגישות מתודולוגיות, המחברים הדגישו כי יעילות המדיניות נותרה גבוהה משמעותית במדינות עם יכולת מוסדית חזקה יותר, מה שמדגיש פער גאוגרפי חשוב בספרות19. בנוסף, מחקרים ממוקדי מדיניות בדרך כלל מתייחסים לשווקי האנרגיה המתחדשת כבלתי תלויים במערכות פיננסיות רחבות יותר, תוך התעלמות מהאפשרות שהשפעות פיננסיות חוצות שוק עלולות לחזק או להחליש את יעילות המדיניות20.

גוף ספרות שני מזהה טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) כזרז מרכזי להפחתת עלויות האנרגיה המתחדשת ולהאצת הפצת הטכנולוגיה. ראיות אמפיריות המבוססות על נתוני פטנטים מ-25 מדינות אירופאיות הראו כי עלייה של 10% בבקשות פטנטים סביבתיים הפחיתה את העלות המאוזנת של מערכות פוטו-וולטאיות סולאריות ב-1.8% ואת אנרגיית הרוח היבשתית ב-2.3%21. למרות שמחקרים אלו משתמשים בשיטות אקונומטריות קפדניות, הם מסתמכים בעיקר על מדדי חדשנות קונבנציונליים ואינם מתחשבים בחשיבות הגוברת של מימון דיגיטלי ירוק וטכנולוגיה פיננסית (FinTech) בקידוםהשקעות אקלים. עדויות עדכניות מכלכלות מתפתחות של ארגון שיתוף הפעולה האסלאמי (OIC) מצביעות על כך ששירותים פיננסיים דיגיטליים מחזקים מדיניות סביבתית על ידי הורדת עלויות העסקה והרחבת הגישה למימון ירוק23. כתוצאה מכך, מדידת EFT בלבד באמצעות פעילות פטנטים עלולה להמעיט בערך האינטראקציות בין מדיניות סביבתית למנגנונים פיננסיים מבוססי טכנולוגיה24. יתרה מזאת, מחקרים על הפצת טכנולוגיה מדווחים על השפעות חצי-גבול משמעותיות, כאשר חידושים שמקורם בגרמניה ודנמרק תורמים משמעותית לפריסת אנרגיית הרוחהעולמית. עם זאת, מחקרים אלו לעיתים נדירות בוחנים כיצד הדבקה פיננסית בשוקי אנרגיה נקייה משפיעה על הפצת טכנולוגיה ידידותית לסביבה. עדויות עדכניות על קישוריות דינמית בין שווקים ירוקים, אנרגיה נקייה ושווקים פיננסיים ברי-קיימא מראות השפעת תנודתיות משמעותית, ומצביעות על כך שזעזועים המשפיעים על מגזר אחד במערכת הפיננסית הירוקה יכולים להשפיע במהירות על השקעות באנרגיה מתחדשת26. בהתאם לכך, פירוש EFT אך ורק כמדד מבוסס פטנטים מקומי מתעלם מהסביבה הפיננסית הרחבה יותר שדרכה מתרחשת הדיפוזיה הטכנולוגית יותר ויותר.

הקשר בין פליטות גזי חממה (GHG) לפריסת אנרגיה מתחדשת נותר שנוי במחלוקת. לפי השערת "הלחץ הפוליטי", פליטות עולות מעודדות את הביקוש הציבורי למדיניות הפחתת פחמן חזקה יותר ולהשקעה מוגברת באנרגיה מתחדשת. ניתוח פאנלים צולב של 34 מדינות ב-OECD תומך בהשערה זו, ומראה כי עלייה בסטיית תקן אחת בפליטות גזי חממה לנפש חוזה עלייה נוספת של 0.21 סטיית תקן בהשקעה באנרגיה מתחדשת לאחרשנתיים 28. עם זאת, ממצאים אלו מבוססים אך ורק על כלכלות מפותחות בעלות איכות מוסדית יחסית חזקה, מה שמגביל את היישום שלהן במדינות מתפתחות עתירות פחמן. ראיות חלופיות מצביעות על קשר לא ליניארי שבו אינטרסים חזקים של דלקים מאובנים מגבילים יותר ויותר מדיניות אנרגיה מתחדשת כאשר הפליטות עולות על סףקריטי של 29. ניתוחי רגרסיית סף באמצעות נתונים מ-60 מדינות זיהו יחס בצורת U הפוכה, כאשר נקודת המפנה משתנה בהתאם לאיכות מוסדית ותלות במשאבים טבעיים30. חשוב לציין שמחקרים אלו בדרך כלל מתעלמים מההשפעה המתמתנת של הקישוריות בשווקים הפיננסיים. בתקופות של עלייה בפליטות, תחושת המשקיעים השלילית עלולה לחדור לשווקי האנרגיה הנקייה, ולהגביל את מימון האנרגיה המתחדשת בדיוק כאשר הביקוש להשקעה הוא הגבוה ביותר. עדויות עדכניות על העברת תנודתיות בין-שווקיים תומכות במנגנון זה ומצביעות על כך שהדלפות פיננסיות עשויות לסבך את הקשר החיובי הצפוי בין פליטות להשקעה באנרגיהמתחדשת 31,32.

התוצר המקומי הגולמי הירוק, המוגדר כתוצר מקומי גולמי מותאם להידרדרות סביבתית ודלדול משאבי טבע, מספק מדד מקיף יותר לביצועים כלכליים ברי קיימא לעומת התמ"ג הקונבנציונלי33. עם זאת, הראיות האמפיריות לגבי יחסו עם יכולת האנרגיה המתחדשת נותרות מעורבות. מחקרים מסוימים טוענים כי שיפורים בתמ"ג הירוק מפחיתים את הדחיפות הנתפסת של השקעה באנרגיה מתחדשת על ידי אות לנזק סביבתי נמוך יותר ליחידת תפוקה כלכלית34. לעומת זאת, מחקרים אחרים מצביעים על כך שצמיחה מתמשכת בתמ"ג ירוק משקפת שינוי מבני לעבר כלכלות ממוקדות שירותים ופחות אנרגטיות, שמאפשרות את שילוב האנרגיה המתחדשת35. ניתוחי קואינטגרציה פאנליים המכסים 40 מדינות בין השנים 2000 ל-2018 מספקים ראיות לא-סימטריה זמנית, וחושפים השפעה שלילית בטווח הקצר של התמ"ג הירוק על קיבולת האנרגיה המתחדשת, אך מערכת יחסים חיובית לטווח הארוך בעקבות צמיחה כלכלית ירוקה מתמשכת36. למרות שהראיות מבוססות על מאגרי נתונים נרחבים ותקופות תצפית ארוכות, הן אינן מתחשבות בהשפעות הזעזועים הפיננסיים הגלובליים. במהלך פרקי אי-יציבות פיננסית, תנודתיות בשווקים הפיננסיים ירוקים עלולים להחליש את הקשר בין התמ"ג הירוק לקיבולת אנרגיה מתחדשת על ידי הגבלת זרימות ההשקעות לפרויקטים של אנרגיה מתחדשת, למרות שיפורים בביצועים הסביבתיים37,38.

לסיכום, מחקרים קיימים שיפרו משמעותית את הבנתנו את הגורמים לפריסת אנרגיה מתחדשת; עם זאת, נותרו פערים חשובים. מחקרים קודמים בחנו בדרך כלל מדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית, פליטות גזי חממה וביצועים כלכליים ירוקים באופן עצמאי ולא במסגרת אנליטית משולבת. בנוסף, טכנולוגיה ידידותית לסביבה עדיין נמדדת בעיקר באמצעות מדדי חדשנות קונבנציונליים. כדי להתמודד עם מגבלות אלו, מחקר זה בוחן את יכולת האנרגיה המתחדשת ב-21 מדינות ה-OECD בין השנים 2000–2020 תוך שימוש במדד הביצועים האקולוגיים, פליטות גזי חממה, טכנולוגיה ידידותית לסביבה ותמ"ג ירוק כמשתנים מסבירים להסבר. באמצעות יישום שיטת רגרסיית המומנטים הכמותית, המחקר לוכד השפעות הטרוגניות על פני התפלגות קיבולת האנרגיה המתחדשת, ומספק הבנה מקיפה יותר של הגורמים המדיניים, הטכנולוגיים והכלכליים המעצבים את המעבר לאנרגיה מתחדשת. מחקר עתידי צריך לכלול מדדי פינטק ומדדים של סיכון פיננסי כדי לקדם את התחום הזה עוד יותר.

פרוטוקול

פילוסופיית מחקר ועיצוב
מחקר זה מאמץ פילוסופיית מחקר פוזיטיביסטית, בהנחה כי ניתן לבחון אובייקטיבית את הגורמים לקיבולת האנרגיה המתחדשת (REC) באמצעות ניתוח נתוני פאנל כמותי. עיצוב מחקר השוואתי ארוך טווח בין-מדינתי משמש לבחינת הקשרים ארוכי הטווח בין קיבולת האנרגיה המתחדשת לבין גורמיה ב-21 מדינות ארגון לשיתוף פעולה ופיתוח כלכלי (OECD) בתקופה 2000–2020. בהנחיית זהות קאיה, נעשה שימוש בגישה דדוקטיבית-אנליטית לפיתוח המודל האמפירי ולבחינת הקשרים המשוערים בין קיבולת אנרגיה מתחדשת, ביצועי מדיניות אקולוגית, פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותמ"ג ירוק. המסגרת האנליטית משלבת איסוף נתונים, בדיקות אבחון, ניתוח קואינטגרציה, רגרסיה קואנטילית וניתוח סיבתיות פאנל כדי להבטיח עקביות מתודולוגית והסקה סטטיסטית איתנה.

איסוף נתונים ומשתנים
המחקר עושה שימוש במאגר נתונים מאוזן הכולל 21 מדינות ב-OECD שנצפה מדי שנה בין השנים 2000 ל-2020, מה שמוביל ל-441 תצפיות לפי שנת מדינה. הנתונים התקבלו ממאגרי מידע נגישים לציבור ומוכרים בינלאומית כדי להבטיח שקיפות ושחזור. טבלה 1 מסכמת את המשתנים, יחידות המדידה, מקורות הנתונים והסימנים הצפויים. קיבולת האנרגיה המתחדשת (REC) משמשת כמשתנה התלוי ונמדדת כסך קיבולת ייצור החשמל המתחדשת המותקנת (MW). המשתנים המסבירים כוללים את מדד הביצועים האקולוגיים (EPI), פליטות גזי חממה (GHG) (טון CO₂ שקול), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) הנמדדת באמצעות בקשות פטנט סביבתיות, ותמ"ג ירוק, הנמדד כתוצר מקומי גולמי מותאם להידרדרות סביבתית ודלדול משאבים טבעיים (דולר קבוע לשנת 2015). קיבולת אנרגיה מתחדשת, EPI, פליטות גזי חממה ו-EFT התקבלו ממאגר הנתונים הסטטיסטי של ה-OECD, בעוד שהתוצר הירוק התקבל ממאגר הנתונים של הבנק העולמי. כל המשתנים הוסבו ללוגריתמים טבעיים לפני ההערכה כדי לייצב שונות, להפחית הטרוסדסטיות ולהקל על פרשנות האלסטיות.

מסגרת תיאורטית ומפרט מודל
המסגרת האמפירית מבוססת על זהותקאיה 39, שמפרקת פליטות פחמן דו-חמצני לאוכלוסייה, פעילות כלכלית, עוצמת אנרגיה ועוצמת פחמן, ובכך מספקת בסיס תיאורטי להבנת הגורמים לקיימות סביבתית:

figure-protocol-1 (1)

כאשר CO2 מייצג פליטות פחמן דו-חמצני; CO2/אנרגיה מציין את עוצמת הפחמן של צריכת האנרגיה; אנרגיה/תוצר ירוק מייצג את עוצמת האנרגיה של תפוקה כלכלית מותאמת לסביבה; תוצר/אוכלוסייה ירוקה מציין תוצר מקומי גולמי מותאם סביבתית לנפש; ואוכלוסייה מייצגת את כלל האוכלוסייה.

המשתנים המסבירים מתאימים ישירות לרכיבים התיאורטיים של זהות קאיה. מדד הביצועים האקולוגיים מייצג ביצועי מדיניות סביבתית שמטרתם לקדם מערכות אנרגיה נקיות יותר. טכנולוגיה ידידותית לסביבה משקפת חדשנות טכנולוגית שמשפרת את יעילות האנרגיה ומפחיתה עלויות אנרגיה מתחדשת. פליטות גזי חממה מייצגות לחץ סביבתי להפחתת פחמן, בעוד ש-GDP ירוק תופס ביצועים כלכליים מותאמים סביבתית. בהתבסס על מסגרת זו, המודל האמפירי הבא מוערך39:

figure-protocol-2 (2)

כאשר REC מציין קיבולת אנרגיה מתחדשת; EPI מייצג את מדד הביצועים האקולוגיים; גזי חממה מסמנים פליטות גזי חממה; EFT מייצג טכנולוגיה ידידותית לסביבה; תמ"ג ירוק מציין תוצר מקומי גולמי מותאם לסביבה; i מאינדקס מדינות; t מדדים שנים; τ0 הוא החתך; τ1–τ4 הם מקדמי הרגרסיה המוערכים; εזהו מונח השגיאה הייחודי.

בדיקות אבחון
לפני הערכת המודלים האמפיריים, נערכה סדרת בדיקות אבחון להערכת התכונות הסטטיסטיות של נתוני הפאנל ולזיהוי טכניקות הערכה מתאימות. ראשית, התלות בחתך נבדקה באמצעות מבחן התלות החתך הרוחבי של פסארן(CD) 34, שכן מדינות ה-OECD צפויות לחוות זעזועים משותפים הנובעים מתנאים כלכליים גלובליים, שווקי אנרגיה בינלאומיים ומדיניות סביבתית מתואמת:

figure-protocol-3 (3)

כאשר N מציין את מספר יחידות החתך; T מציין את מספר תקופות הזמן; i ו-k מאינדקסים את יחידות החתך (i ≠ k); figure-protocol-4 מייצג את מקדם המתאם המשוער של שאריות הרגרסיה בין יחידות חתך i ו-k; j מציין את סדר ההשהייה; E(·) מייצג את הערך הצפוי; ו-V(·) מציין את השונות המשמשת לסטנדרטיזציה של סטטיסטיקת המבחן. שנית, הטרוגניות בשיפוע הוערכה באמצעות מבחן ההטרוגניות של מדרון פסארן–יאמאגטה כדי לקבוע האם השפעות המשתנים המסבירים שונות בין מדינות40:

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

כאשר Δ̃adj מציין את סטטיסטיקת מבחן ההטרוגניות בשיפוע מותאם; N מייצג את מספר יחידות החתך; T מציין את מספר תקופות הזמן; k הוא מספר המשתנים המסבירים; ו-S̃ מייצג את הסטטיסטיקה הסטנדרטית של פיזור שיפוע סוואמי המשמשת להערכת הטרוגניות פרמטרים בין יחידות פאנל. לבסוף, הסטציונריות הוערכה באמצעות מבחן שורש יחידתי Im–Pesaran–Shin (CIPS) המורחב בחתך רוחבי, המתחשב הן בתלות בחתך והן במקדמי שיפוע הטרוגניים41:

figure-protocol-7 (6)

כאשר CIPS מציין את סטטיסטיקת שורש יחידת הפאנל Im–Pesaran–Shin המורחבת בחתך; N מייצג את מספר יחידות החתך; CDFi מציין את סטטיסטיקת דיקי–פולר המורחבת בחתך עבור יחידת החתך ה-i; ו-i מאינדקס את יחידות החתך הבודדות. תוצאות בדיקות אבחון אלו הנחו את בחירת טכניקות אקונומטריות פאנליות דור שני המתאימות למאגרי פאנלים הטרוגניים.

מבחן קואינטגרציה בפאנלים
כדי לקבוע האם קיימת מערכת איזון יציבה לטווח הארוך בין קיבולת האנרגיה המתחדשת, ביצועי מדיניות סביבתית, פליטות גזי חממה, טכנולוגיה ידידותית לסביבה ותמ"ג ירוק, נעשה שימוש במבחן האינטגרציה של גבולות ARDL בפאנל. בהשוואה למבחני קואינטגרציה מבוססי שאריות קונבנציונליים, גישת ווסטרלונד מתאימה לתלות חתך, מקדמי שיפוע הטרוגניים וגודל מדגם קטן. המבחן מניב ארבע סטטיסטיקות: שתי סטטיסטיקות ממוצעות קבוצתיות (Gt ו-Ga) ושתי סטטיסטיקות פאנל (Pt ו-Pa). דחיית השערת האפס מצביעה על קיומו של מערכת שיווי משקל ארוכת טווח בין המשתנים36,42:

figure-protocol-8 (7א)
figure-protocol-9 (7ב)
figure-protocol-10 (7ג)
figure-protocol-11 (7d)

כאשר Gt ו-Ga מציינים את סטטיסטיקת מבחן ממוצע הקבוצה של מבחן הגבולות של פאנל ARDL; Pt ו-Pa מציינים את סטטיסטיקות המבחן של הפאנל; N מייצג את מספר יחידות החתך; T מציין את מספר תקופות הזמן; figure-protocol-12 הוא מקדם תיקון השגיאות המשוער עבור יחידת החתך ה-i; figure-protocol-13 מייצג את מקדם תיקון השגיאות המאוחד; SE(figure-protocol-14) ו-SE(figure-protocol-15) מציינים את שגיאות התקן המתאימות; ו-i מאינדקס את יחידות החתך הבודדות. נוכחות הקואינטגרציה מצדיקה הערכת אלסטיות לטווח ארוך וניתוחים מבוססי כמותים לאחר מכן.

שיטת רגרסיית המומנטים (MMQR)
מכיוון שאומדני פאנלים קונבנציונליים מספקים רק השפעות ממוצעות, הם עשויים להסתיר הטרוגניות משמעותית בין מדינות הפועלות ברמות שונות של פריסת אנרגיה מתחדשת. כדי ללכוד את ההשפעות ההטרוגניות הללו, השתמשו בשיטת רגרסיית קוונטים של מומנטים (MMQR).

MMQR מעריך את השפעות ביצועי מדיניות אקולוגית, פליטות גזי חממה, טכנולוגיה ידידותית לסביבה ותוצר ירוק על פני מספר כמויות מותנות של קיבולת אנרגיה מתחדשת, ובכך מאפשר להשפעת משתני ההסבר להשתנות בהתאם לבשלות פריסת האנרגיה המתחדשת. השיטה מתחשבת בו-זמנית בהשפעות קבועות בודדות ובהטרוגניות שלא נצפית, תוך הערכת פרמטרים של מיקום וקנה מידה43:

figure-protocol-16 (8)

כאשר Qτ(Yזה | Xit) מסמן את הקוונטיל התנאי τה-th של המשתנה התלוי; Yהוא מייצג קיבולת אנרגיה מתחדשת (REC); Xהוא מציין את וקטור המשתנים המסבירים (EPI, פליטות גזי חממה, EFT, ותמ"ג ירוק); σ1 הוא האינטרספט; ζ הוא וקטור פרמטרי המיקום; αi מייצג את האפקט הקבוע הספציפי למדינה; Z מציין את משתני הסולם; γ הוא וקטור הפרמטרים בקנה מידה; Uזהו מונח השגיאה; ומדינות ושנים במדד I ו-T, בהתאמה. רכיב הקנה מידה של מודל MMQR מוגדר כדלקמן:43:

figure-protocol-17 (9)

כאשר Zi(X) מציין את פונקציית הסולם של המשתנים המסבירים; Zi מייצג את וקטור משתני הסקאלה; X מציין את וקטור המשתנים המסבירים; i מאינדקס את יחידות החתך (מדינות); ו-k מציין את סך כל המשתנים המסבריים. כניתוח עמידות, הוערך גם רגרסיה קואנטילית קונבנציונלית בפאנל עם שגיאות תקן מבועתות כדי לאמת את עקביות ממצאי MMQR.

מבחן סיבתיות פאנל
כיוון הקשרים הסיבתיים בין קיבולת האנרגיה המתחדשת, ביצועי מדיניות אקולוגית, פליטות גזי חממה, טכנולוגיה ידידותית לסביבה ותמ"ג ירוק נבדקו באמצעות מבחן אי-סיבתיות של פאנל דומיטרסקו–הורליןב-Granger 44. גישה זו מתאימה לתלות חתך רוחבי ולמבני פאנלים הטרוגניים, תוך זיהוי האם הקשרים הסיבתיים הם חד-כיווניים או דו-כיווניים.

ניתוח הסיבתיות של הפאנל משלים את ניתוחי הקואינטגרציה וה-MMQR על ידי הבחנה בין משתנים שמניעים את קיבולת האנרגיה המתחדשת לבין אלו שמגיבים לשינויים בפריסת האנרגיה המתחדשת. קביעת כיוון סיבתי מספקת ראיות נוספות להנחיית סדרי עדיפויות מדיניות וריצוף התערבויות באנרגיה מתחדשת.

כל הניתוחים הסטטיסטיים בוצעו באמצעות תוכנת ניתוח סטטיסטי. הרצף האנליטי, החל מבדיקות אבחון וניתוח קואינטגרציה ועד רגרסיה קואנטילית ובדיקות סיבתיות פאנליות, מספק מסגרת קוהרנטית וניתנת לשחזור להערכת הגורמים ליכולת האנרגיה המתחדשת במדינות ה-OECD.

תוצאות

סטטיסטיקה תיאורית
המאפיינים ההתפלגותיים של משתני המחקר נבדקו לפני ההערכה האקונומטרית. טבלה 2 מסכמת את הסטטיסטיקות התיאוריות של המשתנים המועברים ללוגריתם ב-21 מדינות ה-OECD בשנים 2000–2020. קיבולת האנרגיה המתחדשת (REC), מדד הביצועים האקולוגיים (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותוצר ירוק הפגינו שונות משמעותית בין מדינות ובזמן, עם סטיות תקן העולות על אחד לכל המשתנים. ה-RC נע בין −2.132 ל-2.822, בעוד התוצר הירוק נע בין 11.990 ל-14.411. מקדמי הטיה הצביעו על התפלגויות מוטות שמאלה עבור REC, פליטות גזי חממה ו-EPI, בעוד ש-EFT ו-GDP ירוק היו מוטים חיובית. ערכי קורטוסיס עברו שלושה עבור כל המשתנים, כאשר REC הציג את הקורטוזיס הגבוה ביותר (7.66), מה שמעיד על התפלגות לפטוקורטית. מבחן Jarque–Bera דחה את ההשערה האפסית של נורמליות עבור REC, פליטות גזי חממה, EPI ותמ"ג ירוק (p < 0.01), בעוד ש-EFT לא סטה משמעותית מהנורמליות (p = 0.593). ממצאים אלו תומכים בשימוש בשיטות הערכה מבוססות קוונטילים העמידות בפני התפלגויות לא נורמליות.

תלות בחתך והטרוגניות בשיפועים
התלות בחתך והטרוגניות בשיפוע הוערכו לפני הערכת מודלי הפאנל. כפי שמוצג בטבלה 3, סטטיסטיקות התלות בחתך הרוחב של פסארן היו משמעותיות עבור REC, תמ"ג ירוק, EPI, פליטות גזי חממה ו-EFT ( כולם p < 0.01), תוך דחיית ההשערה האפסית של עצמאות חתך. תוצאות אלו מצביעות על כך שזעזועים המתרחשים במדינה אחת ב-OECD מועברים למדינות אחרות, ומשקפים את האינטגרציה הכלכלית שלהם ואת מסגרות המדיניות הסביבתיות המשותפות. סטטיסטיקות ההטרוגניות של מדרון פסארן–יאמאגטה (Δ̃ = 16.513; Δ̃ = 18.263) היו גם הן מובהקות ברמת 1%, ודחו את הומוגניות המדרון. ביחד, ממצאים אלו מצדיקים יישום של טכניקות אקונומטריות פאנליות דור שני שמתחשבות בתלות חתך ומקדמי שיפוע הטרוגניים.

ניתוח שורש ליחידת פאנל
תכונות הסטציונריות של המשתנים הוערכו באמצעות מבחן שורש הפאנל Im–Pesaran–Shin (CIPS) המורחב בחתך רוחבי. כפי שמוצג בטבלה 4, REC, EPI ו-EFT היו נייחים ברמה [I(0)], בעוד שפליטות גזי חממה ו-GDP ירוק הפכו לסטטיים לאחר ההבדל הראשון [I(1)]. היעדר משתנים משולבים מסדר שני [I(2)] תומך בשימוש בגישת בדיקת גבולות ARDL Panel לחקירת קשרים ארוכי טווח בין המשתנים.

ניתוח קואינטגרציה של פאנלים
נבדקו יחסי שיווי משקל ארוכי טווח בין קיבולת אנרגיה מתחדשת, EPI, פליטות גזי חממה, EFT ותוצר ירוק באמצעות מבחן הגבולות של ARDL. טבלה 5 מראה כי הסטטיסטיקה המחושבת של F (7.845) חרגה מהגבול הקריטי העליון ברמת מובהקות של 1%, ודחתה את ההשערה האפסית של חוסר קשר ארוך טווח. ממצאים אלו מאשרים את קיומו של שיווי משקל יציב לטווח ארוך בין המשתנים ותומכים בהערכה מאוחרת של השפעות ארוכות טווח באמצעות טכניקות רגרסיה קוונטילית.

שיטת רגרסיית המומנטים הכמותית
ההשפעות ההטרוגניות של המשתנים המסבריים על פני ההתפלגות המותנית של קיבולת האנרגיה המתחדשת הוערכו באמצעות שיטת רגרסיית הכמותות של המומנטים (MMQR). התוצאות מוצגות בטבלה 6.

ה-EPI הראה אסוציאציה חיובית ומובהקת סטטיסטית עם REC בכל הכמות, כאשר המקדם המשוער עלה מ-0.092 באחוזון ה-10 ל-0.212 באחוזון ה-90, מה שמעיד על השפעה מדינית מתחזקת יותר ככל שהקיבולת האנרגטית המתחדשת גדלה. באופן דומה, פליטות גזי חממה הציגו קשר חיובי עם REC, כאשר המקדמים עלו לאורך הכמות, מה שמרמז שמדינות עם קיבולת אנרגיה מתחדשת גבוהה יותר הגיבו בעוצמה רבה יותר ללחצים פליטים. EFT הראה את העלייה החיובית הגדולה ביותר בכמות, מה שמעיד שחדשנות טכנולוגית תרמה משמעותית יותר לפריסת אנרגיה מתחדשת במדינות עם קיבולת אנרגיה מתחדשת גבוהה יותר.

התמ"ג הירוק הראה אסוציאציה שלילית עקבית עם REC בכל הכמותים, אם כי גודל המקדם השלילי ירד מ-0.348 באחוזון העשירי ל-0.138 באחוזון ה-90, מה שמעיד שהאסוציאציה השלילית נחלשה ככל שגדלה קיבולת האנרגיה המתחדשת. בסך הכול, תוצאות MMQR מראות הטרוגניות הפצה משמעותית בהשפעות ביצועי מדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית, פליטות גזי חממה ותמ"ג ירוק על קיבולת האנרגיה המתחדשת.

איור 1 ממחיש את ההשפעות ההטרוגניות של מדד ביצועי הסביבה (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותמ"ג ירוק על קיבולת האנרגיה המתחדשת. EPI, פליטות גזי חממה ו-EFT מציגים השפעות חיוביות הולכות ומתחזקות בכמותים גבוהים יותר, בעוד שההשפעה השלילית של התוצר המקומי הגולמי הירוק נחלשת ככל שהכמות המותנית גדלה (כלומר, המקדמים הופכים לפחות שליליים). אזורים מוצלים (או פסי שגיאה) מייצגים את טווחי האמון של 95%.

ניתוח סיבתיות פאנל
כיוון הקשרים הסיבתיים בין קיבולת האנרגיה המתחדשת, תוצר מקומי גולמי ירוק, EP, פליטות גזי חממה ו-EFT הוערך באמצעות מבחן אי-הסיבתיות של פאנל דומיטרסקו–הורלין. התוצאות מסוכמות בטבלה 7.

זוהתה סיבתיות דו-כיוונית בין התמ"ג הירוק ל-REC, וכן בין EFT ל-REC ( כולם p < 0.01), מה שמעיד על קשרים מחזקים הדדית בין קיבולת האנרגיה המתחדשת, ביצועים כלכליים מותאמים סביבתית וחדשנות טכנולוגית. באופן דומה, EPI ו-REC הראו סיבתיות דו-כיוונית, מה שמרמז על אינטראקציות הדדיות בין ביצועי מדיניות סביבתית לפריסת אנרגיה מתחדשת. לעומת זאת, לא זוהה קשר סיבתי משמעותי מפליטות גזי חממה ל-REC (p = 0.1078), בעוד ש-REC גרם לשינויים משמעותיים בפליטות גזי חממה (p = 0.009), מה שמעיד על קשר סיבתי חד-כיווני בין קיבולת אנרגיה מתחדשת לפליטות גזי חממה. ממצאים אלו מראים כי ביצועי מדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית ותוצר ירוק משתפים פעולה דינמית עם קיבולת האנרגיה המתחדשת, בעוד שהעלייה בקיבולת האנרגיה המתחדשת תורמת להפחתת פליטות גזי חממה (טבלה 7).

זמינות נתונים:
מערכי הנתונים בהם השתמשו במחקר זה זמינים לציבור דרך מאגר זנודו וניתן לגשת אליהם בכתובת: https://zenodo.org/records/21138237.

גורמיםהסבר והערכהמקורותחיבור צפוי 
RECקיבולת אנרגיה מתחדשתhttps://www.stats.oecd.org---
EPIמדד ביצועים אקולוגייםhttps://www.stats.oecd.orgבטוח
פליטת גזי חממהפליטת גז הבית הירוקhttps://www.stats.oecd.orgבטוח
EFTטכנולוגיה ידידותית לסביבהhttps://www.stats.oecd.orgבטוח
תמ"ג ירוקתוצר ירוק מוערך בריביות קבועות של דולר 2015הבנק העולמי---

טבלה 1: הגדרות, תיאורי מדידה, מקורות נתונים ויחסים צפויים של המשתנים המשמשים בניתוח האמפירי. קיבולת אנרגיה מתחדשת (REC) שימשה כמשתנה תלוי, בעוד שמדד הביצועים האקולוגיים (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ו-GDP ירוק נכללו כמשתנים מסבירים את המדד. הנתונים התקבלו ממאגר הסטטיסטיקה של ה-OECD ומהבנק העולמי.

RECEFTפליטת גזי חממהEPIתמ"ג ירוק
ממוצע2.3456221.8654781.4740841.37964612.97532
חציון2.3951561.8756941.4968671.43906812.89835
מקס2.8219832.5212941.8501471.727414.41057
מין−2.1323881.520018−1.253283−1.79125211.99038
סטיית התקן1.4629891.2623671.2720831.3560781.636272
סטיות−2.4457471.178735−1.927887−1.7583351.681867
קורטוסיס7.6571973.9696824.9615844.1542553.84369
ג'ארק-ברה644.6757***2.25658483.36192***91.78071***35.25837***
סבירות00.592564000

טבלה 2: סיכום סטטיסטיקות למשתני המחקר ב-21 מדינות ה-OECD בשנים 2000–2020. הטבלה מדווחת על הממוצע, החציון, המינימום, המקסימום, סטיית התקן, העיוות, הקורטוזיס, וסטטיסטיקות מבחן ג'ארקה–ברה עבור המשתנים המורגמים.

גורמיםסטטיסטיקות בדיקהערך P
קבוצה א': מבחן CSD
REC15.5220
תמ"ג ירוק74.8530
EPI72.680
פליטת גזי חממה22.5430
EFT47.8960
קבוצה ב': הטרוגניות בשיפועים
מסגרותDelta_tildeDelta_tilde מותאמת
116.513***18.263***

טבלה 3: תוצאות מבחן התלות בחתך פסארן (CD) ומבחן ההטרוגניות של מדרון פסארן–יאמגטה. סטטיסטיקות CD משמעותיות מצביעות על תלות חתך בין יחידות הפאנל, בעוד שסטטיסטיקות מובהקות של Δ̃ ו-Δ̃ מותאמת מצביעות על מקדמי שיפוע הטרוגניים בין מדינות.

משתנהרמה (מגמות וקבועים)הבדל ראשון (מגמות וקבועים)סדר אינטגרציה
REC−4.598***–אני(0)
תמ"ג ירוק−3.605−4.819***אני(1)
EPI−4.539***–אני(0)
פליטת גזי חממה−3.167−6.396***אני(1)
EFT−4.858***–אני(0)

טבלה 4: תוצאות בדיקת השורש בפאנל Im–Pesaran–Shin (CIPS) המורחבת בחתך רוחבי. סטטיסטיקות מבחן מדווחות עבור משתנים ברמות ובהבדלים ראשונים, יחד עם סדר האינטגרציה המתאים המשמש לניתוחים אקונומטריים של פאנלים נוספים.

סטטיסטיקת מבחןערךרמת חשיבותגבול תחתון I(0)גבול עליון I(1)
סטטיסטיקת F7.845***1%3.745.16
5%2.864.01
10%2.453.52

טבלה 5: תוצאות מבחן הגבולות של Panel Autoregresive Distributed Lag (ARDL) עבור קואינטגרציה. הטבלה מדווחת על סטטיסטיקת F המחושבת יחד עם הגבולות הקריטיים התחתונים והעליונים ברמות המובהקות של 1%, 5% ו-10% המשמשות להערכת קיומה של קשר שיווי משקל ארוך טווח בין משתני המחקר.

משתנהQ0.10Q0.25Q0.50Q0.75Q0.90
EPI0.092***0.114***0.156***0.189***0.212***
פליטת גזי חממה0.048*0.053**0.067***0.071***0.082***
EFT0.131***0.148***0.173***0.195***0.221***
תמ"ג ירוק–0.348***–0.271***–0.198***–0.156***–0.138***
קבוע……………

טבלה 6: הערכות שיטת המומנטים (MMQR) לקיבולת אנרגיה מתחדשת בכיוונים המותנים העשירי, ה-25, ה-50, ה-75 וה-90. הטבלה מדווחת על מדדי רגרסיה מוערכים עבור מדד הביצועים האקולוגיים (EPI), פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותוצר מקומי נוצר. כוכבי מצביעים על מובהקות סטטיסטית (p < 0.05, *p < 0.01, **p < 0.001).

השערות אפססטטיסטיקות Wסטטיסטיקות זברהסתברות
תמ"ג ירוקREC5.8028911.68870
RECתמ"ג ירוק3.631755.771133.00E-07
EFTREC2.73115.759323.00E-07
RECEFT3.753625.550379.00E-07
פליטת גזי חממהREC3.120043.744460.1078
RECפליטת גזי חממה3.115463.721570.009
EPIRECT.7832312.23640
RECEPI4.60676.586330

טבלה 7: תוצאות מבחן האי-סיבתיות של פאנל דומיטרסקו–הורלין. הטבלה מציגה את ערכי הסטטיסטיקה של W, סטטיסטיקת Z̄ וערכי ההסתברות הנלווים המשמשים להערכת כיוון הקשרים הסיבתיים בין קיבולת האנרגיה המתחדשת (REC) לבין המשתנים המסבירים אותם. ערכי הסתברות משמעותיים מצביעים על דחיית השערת האפס של אי-סיבתיות.

דיון

המחקר הנוכחי בחן את הגורמים המובילים ליכולת אנרגיה מתחדשת ב-21 מדינות ה-OECD בין השנים 2000–2020 על ידי שילוב ביצועי מדיניות סביבתית, פליטות גזי חממה (GHG), טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) ותוצר ירוק במסגרת שיטת רגרסיה כמותית של רגעים (MMQR). הממצאים חושפים הטרוגניות משמעותית בהתפלגות המותנית של קיבולת האנרגיה המתחדשת, ומצביעים על כך שההשפעות של גורמים סביבתיים, טכנולוגיים וכלכליים משתנות בהתאם לשלבי פיתוח האנרגיה המתחדשת במדינות. תוצאות אלו מרחיבות מחקרים קודמים בכך שהן מראות כי מעברים באנרגיה מתחדשת מאופיינים בתגובות תלויות בשלבים ולא באחידות.

תוצאות MMQR מראות כי התוצר המקומי הגולמי הירוק קשור באופן שלילי ומובהק לקיבולת האנרגיה המתחדשת בכל הקוונטילים המותנים, אם כי גודל הקשר השלילי הזה נחלש בהדרגה מהכמויות התחתונות לגבוהות. באופן ספציפי, המקדם עולה מ-−0.348 בקוונטיל העשירי ל-−0.138 בקוונטיל ה-90, מה שמעיד שהקשר השלילי הופך לפחות בולט ככל שיכולת האנרגיה המתחדשת מתרחבת. ממצא זה מצביע על כך שצמיחה כלכלית מותאמת סביבתית אינה בהכרח מתורגמת להשקעה מיידית באנרגיה מתחדשת, במיוחד במדינות בשלבים מוקדמים יותר של המעבר האנרגטי. הסבר אפשרי אחד הוא ששיפורים ביעילות הסביבתית עשויים לנבוע בתחילה מאמצעי חיסכון באנרגיה, שינוי מבנה תעשייתי או תהליכי ייצור נקיים יותר, ולא מפריסת אנרגיה מתחדשת נוספת. ממצא זה תומך באסימטריה הזמנית שדווחה על ידי בהרה ואחרים, לפיה ביצועים כלכליים ירוקים עשויים להפחית זמנית את התמריץ להשקעה נוספת באנרגיה מתחדשת בשלבים הראשונים של המעבר המבני. ההחלשה ההדרגתית של המקדם השלילי בין קוונטים גבוהים מרמזת שהקשר הזה הופך לפחות מגביל ככל שמערכות האנרגיה המתחדשת מתבגרות.

ביצועי מדיניות סביבתית, הנמדדים על ידי מדד הביצועים הסביבתיים (EPI), מציגים השפעה חיובית ומובהקת סטטיסטית בכל הכמות, כאשר המקדמים עולים בהתמדה מ-0.092 בקוונטיל העשירי ל-0.212 בקוונטיל ה-90. תוצאות אלו מצביעות על כך שמדיניות סביבתית הופכת ליעילה יותר בקידום יכולת אנרגיה מתחדשת ככל שהמדינות מתקדמות במעבר האנרגטי. במקום להפעיל השפעה אחידה, נראה שממשל סביבתי חזק יותר מניב תשואות גדולות יותר במדינות עם מגזרי אנרגיה מתחדשת מפותחים יותר, שבהן מוסדות תומכים, מסגרות רגולטוריות ותנאי שוק כבר קיימים. ממצאים אלה תואמים את השערת פורטר, הטוענת כי רגולציות סביבתיות מתוכננות היטב יכולות לעודד חדשנות ולעודד השקעות באנרגיה נקייהיותר 46,47. הם גם מחזקים ראיות קודמות לכך שיעילות המדיניות הסביבתית תלויה באיכות המוסדית וביכולת היישום48. כתוצאה מכך, חיזוק הממשל הסביבתי נותר כלי מדיניות חיוני להאצת פריסת אנרגיה מתחדשת, במיוחד במדינות עם מערכות אנרגיה מתחדשת מתרחבות.

התוצאות מראות עוד כי פליטות גזי חממה קשורות באופן חיובי לקיבולת האנרגיה המתחדשת בכל הכמות, כאשר המקדמים המוערכים עולים מ-0.048 בקוונטיל העשירי ל-0.082 בקוונטיל ה-90. דפוס זה מצביע על כך שמדינות הסובלות מלחץ סביבתי גבוה יותר נוטות להשקיע יותר באנרגיה מתחדשת, ותגובה זו מתחזקת בקרב מדינות עם רמות גבוהות יותר של קיבולת אנרגיה מתחדשת. ממצאים אלו תומכים בדעה כי עלייה בפליטות יוצרת תמריצים חזקים יותר לממשלות לקדם מדיניות אנרגיה נקייה יותר ולהרחיב את תשתיות האנרגיה המתחדשת49. עם זאת, ניתוח הסיבתיות של הפאנל מצביע על כך שהסיבתיות נובעת מקיבולת אנרגיה מתחדשת לפליטות גזי חממה ולא להפך, מה שמרמז שלמרות שלחצי פליטה יש קשר חיובי להתרחבות אנרגיה מתחדשת, הם אינם מפעילים באופן עצמאי פיתוח אנרגיה מתחדשת. במקום זאת, הפחתת פליטות מושגת באמצעות הרחבת קיבולת האנרגיה המתחדשת. הבחנה זו מדגישה את חשיבותן של התערבויות מדיניות משלימות שמתרגמות לחצים סביבתיים להשקעות קונקרטיות באנרגיה מתחדשת, בהתאם לעדויות קודמות ליחסים לא ליניאריים בין פליטות לפיתוח אנרגיה מתחדשת50.

טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT) מדגימה את הקשר החיובי החזק ביותר עם קיבולת האנרגיה המתחדשת מבין המשתנים המסבירים, כאשר המקדמים עולים בעקביות מ-0.131 בקוונטיל העשירי ל-0.221 בקוונטיל ה-90. העלייה בהיקף המקדמים מצביעה על כך שהחדשנות הטכנולוגית הופכת לחשובה יותר ויותר ככל שמדינות מתקדמות במעבר לאנרגיה מתחדשת. ממצא זה מצביע על כך שיכולות טכנולוגיות מחזקות מערכות אנרגיה מתחדשת קיימות על ידי שיפור היעילות, הפחתת עלויות פריסה והקלה על שילוב טכנולוגיות מתחדשות במערכות אנרגיה לאומיות. יתרה מזאת, הקשר הסיבתי הדו-כיווני שזוהה בין EFT לקיבולת אנרגיה מתחדשת תומך בקיומו של מחזור חיזוק-פריסת חדשנות, שבו חדשנות טכנולוגית מעודדת התרחבות אנרגיה מתחדשת, בעוד שהגדלת קיבולת האנרגיה המתחדשת מעודדת עוד יותר חדשנות51. למרות ש-EFT נמדד באמצעות בקשות פטנט הקשורות לסביבה, מחקרים עתידיים עשויים לשלב מדדים רחבים יותר, כגון מימון דיגיטלי ירוק וטכנולוגיה פיננסית, כדי ללכוד מנגנונים נוספים שבאמצעותם חדשנות תומכת בפיתוח אנרגיה מתחדשת. עם זאת, המקדמים החיוביים והעולים בעקביות לאורך ההתפלגות המותנית מדגישים את חשיבות ההשקעה המתמשכת במחקר ופיתוח, תמריצי חדשנות והעברת טכנולוגיה בינלאומית להאצת פריסת אנרגיה מתחדשת52.

בסך הכול, הממצאים מראים כי הגורמים הקובעים לקיבולת האנרגיה המתחדשת מציגים הטרוגניות הפצה ברורה בין מדינות ה-OECD. ביצועי מדיניות סביבתית, פליטות גזי חממה וטכנולוגיה ידידותית לסביבה כולם יוצרים השפעות חיוביות הולכות ומתחזקות ככל שיכולת האנרגיה המתחדשת עולה, בעוד שההשפעה השלילית של התמ"ג הירוק נחלשת בהדרגה בכמויות גבוהות יותר. תוצאות אלו מדגישות כי מדינות עם מגזרי אנרגיה מתחדשת מתקדמים יותר נהנות יותר ממדיניות סביבתית, חדשנות טכנולוגית ותגובות ללחצים סביבתיים מאשר מדינות בשלבים מוקדמים יותר של המעבר. כתוצאה מכך, המחקר מרחיב ניתוחים ממוצעים קונבנציונליים בכך שהוא מראה כי יעילות הגורמים הללו תלויה בשלב פיתוח האנרגיה המתחדשת, ומדגיש את הצורך במסגרות מדיניות המותאמות לעמדות המדינות לאורך מסלול המעבר לאנרגיה מתחדשת.

יש להכיר בכמה מגבלות. ראשית, הניתוח מוגבל למדינות ה-OECD ולתקופה 2000–2020, מה שעשוי להגביל את הכללת הממצאים לכלכלות מתפתחות ולסביבות מדיניות עדכניות יותר. שנית, טכנולוגיה ידידותית לסביבה נמדדת באמצעות בקשות פטנט ולכן אינה כוללת ממדים מתפתחים של מימון דיגיטלי ירוק, טכנולוגיה פיננסית או חדשנות במגזר הפרטי. שלישית, קיבולת האנרגיה המתחדשת נבחנת כמדד מצטבר מבלי להבחין בין טכנולוגיות מתחדשות בודדות כמו אנרגיה סולארית, רוח, הידרואלקטרית או אנרגיית ביומסה. מחקר עתידי צריך לכלול כיסוי גאוגרפי רחב יותר, מאגרי נתונים עדכניים יותר, מדדים טכנולוגיים ספציפיים לאנרגיה מתחדשת, ומדדים של מימון דיגיטלי ירוק והשפעות פיננסיות חוצות שווקים, כדי לספק הבנה מקיפה יותר של מעבר באנרגיה מתחדשת.

לסיכום, מחקר זה מראה כי יכולת האנרגיה המתחדשת במדינות ה-OECD מעוצבת על ידי השפעות הטרוגניות של ביצועי מדיניות סביבתית, פליטות גזי חממה, טכנולוגיה ידידותית לסביבה ותמ"ג ירוק. מדיניות סביבתית וחדשנות טכנולוגית מקדמים בעקביות את קיבולת האנרגיה המתחדשת, כאשר השפעותיהן מתחזקות בהדרגה בכמויות גבוהות יותר, בעוד שהתמ"ג הירוק מציג אסוציאציה שלילית אך פוחתת המשקפת התאמה קצרה טווח במהלך המעבר לכלכלה ירוקה יותר. ניתוח סיבתיות פאנל חושף עוד קשרים הדדיים בין קיבולת אנרגיה מתחדשת, ביצועי מדיניות סביבתית, תוצר ירוק וטכנולוגיה ידידותית לסביבה, בעוד שקיבולת אנרגיה מתחדשת מפעילה השפעה סיבתית חד-כיוונית על פליטות גזי חממה. ממצאים אלו מדגישים את חשיבות מסגרות מדיניות ייעודיות לפריסה, השקעה מתמשכת בחדשנות ירוקה, וכלי מדיניות משלימים התומכים בהפחתת פחמן לטווח ארוך. על ידי שילוב ניתוח שיווי משקל ארוך טווח, רגרסיה כמותית ובדיקות סיבתיות פאנלים במסגרת אנליטית מאוחדת, מחקר זה מספק ראיות חדשות לכך שהמעבר לאנרגיה מתחדשת תלוי במהותו בשלבים, ושיעילות המדיניות משתנה בהתאם לבגרות פריסת האנרגיה המתחדשת.

גילויים

כל המחברים מצהירים שאין ניגוד עניינים.

תודות

עבודה זו נתמכת על ידי פרויקט המחקר לפילוסופיה ומדעי החברה של מחלקת החינוך של מחוז ג'יאנגסו (2022SJYB2268).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
מבחן שורש יחידת CIPSStataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה xtcips או multipurt עבור מבחן שורש יחידה של פאנל Im-Pesaran-Shin המורחב חתך-רוחבי.
מבחן תלות חתך-רוחבי (CD)StataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה xtcsd לביצוע מבחן Pesaran CD.
מבחן סבביות גרנגר פאנל של Dumitrescu–HurlinStataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה xtgcause לניתוח סבביות פאנל.
טכנולוגיה ידידותית לסביבה (EFT)OECD StatisticsN/Aנתונים על בקשות פטנטים הקשורים לסביבה שהוחזרו ממאגר הנתונים של OECD Statistics (https://stats.oecd.org/).
מדד ביצועים אקולוגיים (EPI)OECD StatisticsN/Aנתונים שהוחזרו ממאגר הנתונים של OECD Statistics (https://stats.oecd.org/).
EViewsIHS Global Inc.גרסה 14תוכנת ניתוח סטטיסטית חלופית לפאנל אקונומטריה.
תוצר ירוקWorld BankN/Aנתונים שהוחזרו ממאגר הנתונים של World Bank DataBank (https://databank.worldbank.org/). במיוחד, נתונים על חיסכון נטו מותאם, המשמשים לחישוב תוצר ירוק.
פליטת גזי חממה (GHG)OECD StatisticsN/Aנתונים שהוחזרו ממאגר הנתונים של OECD Statistics (https://stats.oecd.org/).
רגרסיה קוונטילית שיטת רגעים (MMQR)StataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה mmqreg, אשר חייבת להיות מותקנת מארכיון מרכיבי התוכנה הסטטיסטית (SSC).
מבחן פס רוחביות של Pesaran–YamagataStataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה xttest3 או xthetero.
RR Foundationגרסה 4.6.0 ומעלהחלופה בקוד פתוח לחישוב סטטיסטי.
קיבולת אנרגיה מתחדשת (REC)OECD StatisticsN/Aנתונים שהוחזרו ממאגר הנתונים של OECD Statistics (https://stats.oecd.org/).
StataStataCorpגרסה 18תוכנת יסוד המשמשת לכל הניתוחים הסטטיסטיים, כולל בדיקות אבחון, קואינטגרציה, רגרסיה קוונטילית ובדיקות סבביות פאנל.
מבחן קואינטגרציה פאנל של WesterlundStataCorpStata 18מיושם באמצעות הפקודה xtwest, אשר חייבת להיות מותקנת מארכיון SSC

מקורות

  1. Hassan Q, et al. The renewable energy role in the global energy Transformations. Renewable Energy Focus. 2024 Mar 1;48:100545.
  2. Wang Z, et al. The transition of renewable energy and ecological sustainability through environmental policy stringency: Estimations from advanced panel estimators. Renew Energy. 2022;188:70-80.
  3. Zhang D, Kong Q. Green energy transition and sustainable development of energy firms: An assessment of renewable energy policy. Energy Econ. 2022;111:106060.
  4. Zhou X, et al. Transition to renewable energy and environmental technologies: The role of economic policy uncertainty in the top five polluted economies. J Environ Manage. 2022;313:115019.
  5. Ullah S, Luo R, Nadeem M, Cifuentes-Faura J. Advancing sustainable growth and energy transition in the United States through the lens of green energy innovations, natural resources and environmental policy. Resour Policy. 2023;85:103848.
  6. Yin HT, Wen J, Chang CP. Going green with artificial intelligence: The path of technological change toward the renewable energy transition. Oecon Copernicana. 2023;14(4):1059-1095.
  7. Niaz MS, Khoso AK, Talpur KR, Talpur BA. Beyond the curve: How economic complexity and pandemics reshape the energy-emissions nexus in Asia. IEEE Access. 2026;14:22946-22957.
  8. Rabbani MR, Kiran M. Financing the future: Insights into sustainable energy investments through scientific mapping and meta-analysis. Discov Sustain. 2025;6(1):34.
  9. Obrero EJ, Mohamed N. The nexus between carbon pricing, clean fuel technology, and renewable energy sources: implications for carbon emission reduction. Climate Economics and Social Impact (CESI). 2023;1(1):55-67.
  10. Sahoo M, Sethi N, Padilla MA. Unpacking the dynamics of information and communication technology, control of corruption, and sustainability in green development in developing economies: New evidence. Renew Energy. 2023;216:119088.
  11. Liu H, Zhu Q, Khoso WM, Khoso AK. Spatial pattern and the development of green finance trends in China. Renew Energy. 2023;211:370-378.
  12. Behera B, Sucharita S, Patra B, Sethi N. A blend of renewable and non-renewable energy consumption on economic growth in India: The role of disaggregate energy sources. Environ Sci Pollut Res. 2024;31(3):3902-3916.
  13. Sabbar SS. An econometric analysis of the causes of environmental degradation in developing countries. Climate Economics and Social Impact (CESI). 2023;1(1):24-38.
  14. Saleh HM, Hassan AI. The challenges of sustainable energy transition: A focus on renewable energy. Appl Chem Eng. 2024;7(2):2084.
  15. Rabbani MR, Kiran M. The nexus of FinTech, environmental sustainability, and climate change: Insights from OIC emerging economies. Sustain Futures. 2025;10:100986.
  16. Javed A, et al. Do green technology innovation, environmental policy, and the transition to renewable energy matter in times of ecological crises? A step toward ecological sustainability. Technol Forecast Soc Change. 2024;207:123638.
  17. Omri A, Jabeur SB. Climate policies and legislation for renewable energy transition: The roles of the financial sector and political institutions. Technol Forecast Soc Change. 2024;203:123347.
  18. Das A, Sethi N. Modelling the environmental pollution-institutional quality nexus in low- and middle-income countries: Exploring the role of financial development and educational level. Environ Dev Sustain. 2023;25(2):1492-1518.
  19. Ghaffar A, Sardar M. Different regions' climate vulnerability and the success of transitioning to renewable energy. Climate Economics and Social Impact (CESI). 2023;1(1):39-54.
  20. Liza FF, et al. Environmental technology development and renewable energy transition toward carbon-neutrality goals in G20 countries. Clean Technol Environ Policy. 2024;26(10):3369-3390.
  21. Ivanovski K, Marinucci N. Policy uncertainty and renewable energy: Exploring the implications for global energy transitions, energy security, and environmental risk management. Energy Res Soc Sci. 2021;82:102415.
  22. Jain S, Puri N, Rabbani MR. Dynamic interconnectedness and risk transmission in green, clean energy, and sustainable markets. Indian J Finance. 2025;29-48.
  23. Sun G, Li G, Dilanchiev A, Kazimova A. Promotion of green financing: The role of renewable energy and energy transition in China. Renew Energy. 2023;210:769-775.
  24. Behera P, et al. Pathways to achieve carbon neutrality in emerging economies: Catalyzing the role of renewable energy, green growth, information and communication technology, and political risk. Renew Energy. 2025;243:122514.
  25. Wei S, Jiandong W, Saleem H. The impact of renewable energy transition, green growth, green trade, and green innovation on environmental quality: Evidence from the top 10 green future countries. Front Environ Sci. 2023;10:1076859.
  26. Chen B, Xiong R, Li H, Sun Q, Yang J, et al. Pathways for sustainable energy transition. J Clean Prod. 2019;228:1564-1571.
  27. Jacobsson S, Lauber V. The politics and policy of energy system transformation: Explaining the German diffusion of renewable energy technology. Energy Policy. 2006;34(3):256-276.
  28. Esiri AE, Kwakye JM, Ekechukwu DE, Benjamin O. Public perception and policy development in the transition to renewable energy. Magna Sci Adv Res Rev. 2023;8(2):228-237.
  29. Pradhan P, et al. Can green growth and ecological footprint mitigation go hand in hand? The role of sectoral energy consumption, green innovation, and greenfield investment in emerging economies. Econ Change Restruct. 2025;58(2):18.
  30. Kilinc-Ata N, Çamkaya S. Assessing the impact of technology on the European Union clean energy transition: Evidence from the Green Energy Mix Quality Index. Int J Energy Sect Manag. 2026;20(4):1068-1087.
  31. Li Y, et al. Geopolitical risks and the global renewable energy transition: Implications for energy security and economic resilience. Energy Rep. 2026;15:108875.
  32. Li B. The role of financial markets in the energy transition: An analysis of investment trends and opportunities in renewable energy and clean technology. Environ Sci Pollut Res. 2023;30(43):97948-97964.
  33. Sethi L, et al. Sustainable future orientation for BRICS+ nations: Green growth, political stability, renewable energy, and technology for ecological footprint mitigation. Renew Energy. 2025;244:122701.
  34. Pesaran MH, Schuermann T, Weiner SM. Modeling regional interdependencies using a global error-correcting macroeconometric model. J Bus Econ Stat. 2004;22(2):129-162.
  35. Behera P, Sethi L, Saqib N, Sethi N. Green finance and public-private partnerships: Dynamic ARDL insights into renewable energy and air quality enhancement. Econ Change Restruct. 2026;59(1):16.
  36. Westerlund J. Testing for error correction in panel data. Oxf Bull Econ Stat. 2007;69(6):709-748.
  37. Zhang X, Feng D, Wang J, Sui A. Integrating renewable energy systems: Assessing financial innovation, renewable energy generation intensity, energy transition, and environmental regulation with renewable energy sources. Energy Strateg Rev. 2024;56:101567.
  38. Asante D, et al. Renewable energy technology transition among small- and medium-scale firms in Ghana. Renew Energy. 2021;178:549-559.
  39. Kaya Y. Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth. Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Paris, France. 1990.
  40. Pesaran MH, Yamagata T. Testing slope homogeneity in large panels. J Econometrics. 2008;142(1):50-93.
  41. Pesaran MH. A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. J Appl Econom. 2007;22(2):265-312.
  42. Chudik A, Pesaran MH, Shin Y. Long-run effects in large heterogeneous panel data models with cross-sectionally correlated errors. Adv Econ. 2016;36:85-135.
  43. Machado JAF, Silva JMC. Quantiles via moments. J Econometrics. 2019;213(1):145-173.
  44. Dumitrescu EI, Hurlin C. Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels. Econ Model. 2012;29(4):1450-1460.
  45. Behera B, Behera P, Sucharita S, Sethi N. Mitigating ecological footprint in BRICS countries: Unveiling the role of disaggregated clean energy, green technology innovation, and political stability. Discov Sustain. 2024;5(1):165.
  46. Omri A, Hamza F, Alkahtani N. When do innovation and renewable energy transition drive environmental sustainability? Sustainability. 2025;17(15):6910.
  47. Jiang Y, Guo Y, Bashir MF, Shahbaz M. Do renewable energy, environmental regulations, and green innovation matter for China's zero-carbon transition? Evidence from green total factor productivity. J Environ Manage. 2024;352:120030.
  48. Behera B, et al. Fuelling the low-carbon transportation sector in emerging economies: Role of institutional quality, environmental tax, green technology innovation, and biofuel. Transp Policy. 2025;166:124-134.
  49. Osei A, Osei Agyemang A, Kofi Boadi P. Navigating the path to ecological sustainability in MENA's green transition: The role of renewable energy adoption and environmental regulation. Manage Environ Qual. 2025;36(6):1352-1371.
  50. Zhong J, Kan HY. The impact of government policy, natural resources, and ecological innovations on energy transition and environmental sustainability: Insights from China. Resour Policy. 2024;89:104531.
  51. Behera P, Behera B, Sethi N, Handoyo RD. What drives environmental sustainability? The role of renewable energy, green innovation, and political stability in OECD economies. Int J Sustain Dev World Ecol. 2024;31(7):761-775.
  52. Sethi L, Behera P, Behera B, Sethi N. Unravelling the role of renewable energy, information and communication technology, and agricultural credit for sustainable agricultural productivity in developing countries. Int J Sustain Dev World Ecol. 2024;31(7):989-1003.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

234234
הסרטון יגיע בקרוב
צור קשר
המלצה לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

2026 © זכויות יוצרים MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.