環境政策と技術が再生可能エネルギーへの移行に与える影響

サマリー

21か国のOECDカ国(2000-2020年)を対象としたこの研究では、環境政策指数、温室効果ガス排出量、環境関連技術が再生可能エネルギーの導入を促進し、グリーンGDPがそれを妨げていることが明らかになりました。すべての変数間には双方向の因果関係が存在します。移行のペースは依然として不十分であり、政策改革や汚染税が必要とされています。

要約

再生可能エネルギーの能力(REC)は持続可能な開発とカーボンニュートラルの実現において中心的な役割を果たしますが、生態政策の成果、環境の質、技術革新、グリーン経済成長がRECに与える影響は、国や再生可能エネルギー開発の段階を超えて依然として不均一です。本研究は、2000年から2020年までの21のOECD加盟国における再生可能エネルギー容量の決定要因を調査し、環境政策の成果(EPI)、温室効果ガス(GHG)排出量、エコフレンドリー技術(EFT)、グリーンGDPに焦点を当てています。この実証的枠組みは、長期共積分を検証するためにパネル自己回帰分布遅延(ARDL)境界検定手法を用い、条件付き分布の異質効果を捉えるモーメント分位回帰法(MMQR)、そして因果関係の方向性を特定するためのパネルグレンジャー因果検定を用いています。パネルARDL境界検定は、変数間の安定した長期平衡関係(F = 7.845、 p < 0.01)を確認しています。MMQRの結果は、EPIが分位数で正の効果を発揮し、徐々に強くなる影響(0.092–0.212)を示し、EFTは最も急激な正の勾配(0.131–0.221)を示し、RECとの双方向因果関係を示し、技術革新と再生可能エネルギーの展開の間に強化サイクルがあることを示しています。温室効果ガス排出はRECとわずかな正の関連(0.048–0.082)を持ちますが、一方的にRECを引き起こすわけではありません。むしろ、再生可能エネルギーの容量を増やすことで排出量が大幅に削減されます。グリーンGDPはRECに対して一貫してマイナスの影響を示します(−0.348から−0.138)が、再生可能エネルギー容量の分位数が高いほどこの効果は弱まり、よりグリーンな経済への移行期における移行調整を示唆しています。これらの調査結果は、環境政策、技術革新、排出、グリーン経済のパフォーマンスの影響が段階に依存していることを示し、展開に応じた政策枠組み、グリーン研究開発への継続的な投資、そして短期的な調整コストを軽減しつつ再生可能エネルギー転換を加速させるための補完的な政策手段の必要性を強調しています。

概要

世界的なエネルギー需要の高まりにより、クリーンエネルギーへの迅速な移行の必要性が高まりました。再生可能エネルギーは太陽エネルギー供給の増加で約30%を占めていますが、化石燃料が増分的なエネルギー需要を支配し続けており、二酸化炭素(_CO2)の蓄積が続き、パリ協定の目標¹の達成が脅かされています。『Financing the Future: Insights into Sustainable Energy Investments』で示された科学的なマッピングとメタアナリシスを通じて示される持続可能なエネルギー投資動向の体系的な理解は、2000年から2020年の間にOECD諸国経済全体で起こった政策、金融、技術変革の収束を強調しています。.この20年間は21のOECD加盟国を対象としており、再生可能エネルギー導入の長期的な決定要因を評価するのに理想的な環境^{を提供します。}再生可能エネルギーの移行は、環境ガバナンス、金融投資、^{技術革新の}効果的な相互作用に依存しています。最近のシステマティックレビューでは、経済的および政策的要因が再生可能エネルギー拡大の主な推進力であると特定されました。OECD諸国の閾値分析はさらに、環境政策の厳格さは再生可能エネルギーの導入を促進するのは重要な閾値5を超えた後^{であり、環境}に優しい技術の普及も実質的な利益が実現される前に持続的な投資が必要であることを示しました^。さらに、77か国にわたる動的パネル分位回帰分析では、環境に優しい技術が特に発展途上国において再生可能エネルギー消費を大幅に促進することが示されています⁷。

これらの進展にもかかわらず、いくつかの重要な研究の空白が残っています。既存の研究は、環境政策や技術革新を単独で検証し、再生可能エネルギー導入における相乗効果を見落としていることが多いです。さらに、本研究で従属変数として用いられた再生可能エネルギー容量(REC)は、環境政策、技術革新、排出、グリーン経済パフォーマンスを同時に考慮する統合実証的枠組みの中で限定的な注目しか受けていません^。さらに、先進国における再生可能エネルギー導入の勢いは鈍化しています。OECDの温室効果ガス(GHG)排出量は依然として高いままであり、気候政策の厳格さは2024年にわずか1%しか増加せず、高所得経済における再生可能エネルギーの推進要因についてより深く調査する必要がある実施のギャップを浮き彫りに^{しています。}したがって、本研究は2000年から2020年までの21のOECD加盟国の再生可能エネルギー容量の決定要因を、エコロジカルパフォーマンス指数(EPI)、温室効果ガス(GHG)排出、エコフレンドリー技術(EFT)、グリーンGDPを説明変数として検証します。予備的な診断テストの後、長期平衡関係を確立するためにパネルARDL境界共積分検定を用い、分布異質性を捉えるためにモーメント分位回帰法(MMQR)を適用し、因果関係の方向を特定するためにパネル因果検定^{を行います。}調査結果は、EPIとEFTが特定の閾値を超えてのみ有意なプラス効果を発揮する一方、グリーンGDPの影響は再生可能エネルギー容量の条件付き配分に応じて変動することを示しており、協調的な環境政策、技術革新、経済戦略の重要性を強調しています。環境政策のパフォーマンスと技術開発の共同効果を異なる再生可能エネルギー容量レベル間で明示的にモデル化することで、本研究は再生可能エネルギー政策の立案を支持するより微妙な証拠を提供します。

再生可能エネルギー転換の決定要因は広範に調査されています。しかし、理解は断片的な理論的視点や、統合的ではなく記述的分析にとどまっていることに制約^{されています。}特に、環境政策の成果、環境に優しい技術、温室効果ガス排出、グリーン調整経済成果など、再生可能エネルギー導入の主な要因は、金融市場の相互連結性やグリーンファイナンスのデジタル化を考慮した統一された分析枠組みの中でほとんど検証^{されていません。}

環境政策のパフォーマンスは、一般的に生態系パフォーマンス指数(EPI)などの複合指標を用いて測定され、再生可能エネルギー文献の中心的な位置を占めています¹⁴。初期の研究では、適切に設計された環境規制が投資の不確実性を低減し、低炭素投資を促進する予測可能な市場シグナルを提供することが示されました¹⁵。最近のOECD諸国のパネル研究では、固定効果法やシステム一般化モーメント法の推定量が用いられ、環境政策の厳格性が1単位増加すると再生可能^{エネルギー発電}量が0.34%増加することと関連していると報告されています。それにもかかわらず、この文献の批判的評価は、規制疲労のために政策厳格さのポジティブな効果が非常に高いレベルで減少していることを示しています¹⁷。さらに、高所得経済に限定されているため、これらの発見の外部的妥当性は制限されています。89件の実証研究を総合的に分析した結果、炭素税や排出権取引システムを含む市場ベースの政策手段が、再生可能エネルギーの発電能力を促進する上で命令統制規制を一貫して上回る成果を上げていることが結論付けられました¹⁸。このメタアナリシスは多様な地理的地域と方法論的アプローチからの証拠を統合したものの、著者らは政策の有効性は制度的能力が高い国々の方がはるかに高いと強調し、文献における重要な地理的ギャップを浮き彫りに^{しました。}さらに、政策志向の研究では、再生可能エネルギー市場を広範な金融システムから独立したものとして扱い、市場間の金融波及が^{政策の効果}を強化したり弱めたりする可能性を見落としています。

もう一つの文献群は、エコフレンドリー技術(EFT)が再生可能エネルギーコスト削減と技術普及の加速の主要な触媒であると指摘しています。25か国の欧州特許データに基づく実証的証拠により、環境関連の特許出願が10%増加したことで、太陽光発電システムの均等化コストが1.8%、陸上風力エネルギーが2.3%削減されたことが示されました²¹。これらの研究は厳密な計量経済学的手法を用いていますが、主に従来のイノベーション指標に依存しており、^{気候投資を促進する}上でデジタルグリーンファイナンスや金融技術(FinTech)の重要性の高まりを十分に考慮していません。新興のイスラム協力機構(OIC)経済国の最近の証拠は、デジタル金融サービスが取引コストの削減とグリーンファイナンスへのアクセス拡大を通じて環境政策を強化していることを示しています²³。したがって、EFTを特許活動のみで測定することは、環境政策と技術に基づく金融メカニズムとの相互作用を過小評価^{する可能性があります。}さらに、技術拡散の研究では、ドイツやデンマーク発のイノベーションが世界の風力エネルギー導入に大きく貢献するなど、国境を越えた大きなスピルオーバー効果が報告^{されています。}しかし、これらの調査は、クリーンエネルギー市場全体での金融的感染が環境に優しい技術の普及にどのように影響するかをほとんど考慮していません。グリーン、クリーンエネルギー、持続可能な金融市場間の動的な相互連結性に関する最近の証拠は、大きなボラティリティの波及効果を示しており、グリーン金融システムの一部にショックが影響を及ぼすと再生可能^{エネルギー投資に}急速に影響を与える可能性を示唆しています。したがって、EFTを国内特許に基づく指標としてのみ解釈することは、技術拡散が^{ますます進む}より広範な金融環境を見落とすことになります。

温室効果ガス(GHG)排出と再生可能エネルギーの導入の関係は依然として議論の的となっています。「政治的圧力」仮説によれば、排出量の増加はより強力な脱炭素化政策や再生可能エネルギーへの投資増加を求める国民の需要を刺激します。34か国のOECD諸国を対象としたクロスラゲッドパネル分析はこの仮説を支持しており、一人当たり温室効果ガス排出量が1標準偏差増加すると、^2年後に再生可能エネルギー投資が0.21標準偏差増加することを予測していることを示しています。しかし、これらの発見は比較的優れた制度的質を持つ先進経済国のみに基づいており、炭素集約的な開発途上国への適用性は限定的です。別の証拠は、排出が臨界点を超えると強力な化石燃料の利害関係が再生可能エネルギー政策をますます制約していくという非線形関係を示唆^{しています。}60か国のデータを用いた閾値回帰分析では、機関の質や天然資源依存度によって転換点が異なる逆U字型関係が見られ^ました。重要なのは、これらの研究が金融市場の相互連結性の緩和効果を見落としていることです。排出量増加の期間中、投資家の否定的な心理がクリーンエネルギー金融市場に波及し、投資需要が最も高い時期に再生可能エネルギーの資金調達を制約することがあります。市場間ボラティリティ伝達に関する最近の証拠はこのメカニズムを支持しており、金融の波及効果が排出量と再生可能エネルギー投資の正の関係を複雑にする可能性を示唆しています。^31,32。

グリーンGDPは、環境劣化や天然資源枯渇を調整した国内総生産(GDP)と定義され、従来のGDPよりも持続可能な経済パフォーマンスをより包括的に測る指標^{となります。}しかしながら、再生可能エネルギー容量との関係に関する実証的証拠は依然として混在しています。一部の研究では、グリーンGDPの改善が経済生産単位あたりの環境被害の減少を示すことで、再生可能エネルギー投資の緊急性を軽減すると主張しています³⁴。対照的に、他の調査ではグリーンGDPの持続的成長は、サービス志向でエネルギー集約度の低い経済への構造的変革を反映し、再生可能エネルギーの統合を促進することを示唆しています^。2000年から2018年までの40か国を対象としたパネル共統合分析は、時間的非対称性の証拠を提供し、グリーンGDPが再生可能エネルギー容量に対して短期的にマイナスの影響を与える一方で、持続的なグリーン経済成長後には長期的には正の関係があることを示しています。³⁶。この証拠は広範なデータセットと長期観察に基づいていますが、世界的な金融ショックの影響は考慮されていません。金融不安定な時期には、グリーン金融市場全体でのボラティリティ波及が、環境パフォーマンスの改善にもかかわらず、再生可能エネルギープロジェクトへの投資流入を制約し、グリーンGDPと再生可能エネルギーの容量関係を弱める可能性があります。^37,38。

まとめると、既存の研究は再生可能エネルギーの導入決定要因に関する理解を大幅に向上させました。しかし、重要な空白は残っています。これまでの研究は、環境政策、技術革新、温室効果ガス排出、グリーン経済のパフォーマンスを統合分析の枠組みの中でではなく独立して検証してきました。さらに、環境に優しい技術は依然として主に従来のイノベーション指標を用いて測定されています。これらの制約に対処するため、本研究は2000年から2020年までの21のOECD加盟国の再生可能エネルギー容量を、生態学的パフォーマンス指数、温室効果ガス排出、環境に優しい技術、グリーンGDPを説明変数として調査します。モーメント分位回帰法を用いることで、再生可能エネルギー容量の分布における異質な効果を捉え、再生可能エネルギー転換を形作る政策的、技術的、経済的要因をより包括的に理解することを可能にします。今後の研究では、フィンテックの指標や金融リスクの指標を取り入れ、この分野をさらに発展させるべきです。

プロトコル

研究哲学と設計
本研究は実証主義的な研究哲学を採用しており、再生可能エネルギー容量(REC)の決定要因を定量的なパネルデータ分析を用いて客観的に検証できると仮定しています。2000年から2020年までの21のOECD加盟国における再生可能エネルギー容量とその決定要因の長期的な関係を調査するために、縦断的かつ国を横断した比較研究デザインを用いています。Kayaのアイデンティティに基づき、演繹分析的アプローチを用いて実証モデルを開発し、再生可能エネルギーの能力、生態政策の成果、温室効果ガス(GHG)排出量、環境に優しい技術(EFT)、グリーンGDP間の仮説的な関係を検証します。この分析フレームワークは、データ収集、診断検査、共積分解析、分位体回帰、パネル因果分析を統合し、方法論的一体性と堅牢な統計的推論を確保しています。

データ収集と変数
本研究は、2000年から2020年まで毎年観測された21のOECD諸国からなるバランスパネルデータセットを用い、441件の国別観測結果を得ています。データは透明性と再現性を確保するため、公開可能かつ国際的に認められたデータベースから取得されました。 表1は 変数、測定単位、データソース、期待される符号をまとめています。再生可能エネルギー容量(REC)は従属変数として用いられ、設置された再生可能エネルギー発電容量(MW)として測定されます。説明変数には、生態パフォーマンス指数(EPI)、温室効果ガス(GHG)排出量(CO₂換算トン)、環境関連特許出願で測定される環境に優しい技術(EFT)、そして環境劣化と天然資源枯渇を調整した国内総生産(2015年米ドル)で測定されるグリーンGDPが含まれます。再生可能エネルギー容量、EPI、温室効果ガス排出量、EFTはOECD統計データベースから取得され、グリーンGDPは世界銀行データベースから取得されました。推定前にすべての変数を自然対数に変換し、分散を安定化し、ヘテロスセダスティシティを低減し、弾性性の解釈を容易にしました。

理論的枠組みとモデル仕様
この実証的枠組みは、二酸化炭素排出量を人口、経済活動、エネルギー強度、炭素強度に分解し、環境持続可能性の要因を理解するための理論的基盤を提供するKayaアイデンティティ³⁹に基づいています。

(1)

ここで_CO2は二酸化炭素排出を表し、CO₂/エネルギーはエネルギー消費の炭素強度を示します。エネルギー/グリーンGDPは、環境調整された経済生産のエネルギー集約度を表します。グリーンGDP/人口は環境調整済み一人当たり国内総生産(GDP)を示します。人口は総人口を表します。

説明変数はカヤ恒等式の理論的構成要素に直接対応します。エコロジカルパフォーマンス指数は、クリーンエネルギーシステムの促進を目的とした環境政策の成果を表しています。環境に優しい技術は、エネルギー効率を向上させ再生可能エネルギーコストを削減する技術革新を反映しています。温室効果ガス排出量は脱炭素化の環境圧力を表し、グリーンGDPは環境調整された経済パフォーマンスを反映します。この枠組みに基づき、以下の経験モデルは³⁹と推定されます。

(2)

ここでRECは再生可能エネルギー容量を表します。EPIは生態学的パフォーマンス指数を表しています。GHGは温室効果ガス排出を指し、EFTは環境に優しい技術を表しています。グリーンGDPは環境調整後の国内総生産(GDP)を指します。iは国をインデックス化し、tは年を指標とし、τ₀ は切片であり、τ₁–_{τ 4} は推定回帰係数です。ε_、これは特異な誤差の用語です。

診断検査
実証モデルの推定に先立ち、パネルデータの統計的特性を評価し、適切な推定手法を特定する一連の診断テストが実施されました。まず、横断的依存性はペサラン横断的依存(CD)テスト³⁴を用いて検証されました。これは、OECD諸国が世界経済状況、国際エネルギー市場、協調された環境政策から共通のショックを受ける可能性が高いためです。

(3)

ここで N は断面単位の数を表し、 T は時代の数を表し、 i と k は断面単位(i ≠ k)を示し、 は断面単位 i と k間の回帰残差の推定ペアワイズ相関係数を表します。 j は遅延順序を表し、 E(·)は期待値を表し、 V(·)は検定統計量の標準化に用いられる分散を示します。次に、ペサラン–ヤマガタ斜面異質性検定を用いて、説明変数の効果^が国間で異なるかどうかを評価しました。

(4)
(5)

ここで Δ̃_adj は調整された傾き異質性検定統計量を表します。Nは断面単位の数を表し、Tは時代の数を表し、k は説明変数の数です。S̃はパネル単位間のパラメータ異質性を評価するために用いられる標準化されたスワミ傾き分散統計量を表します。最後に、断面依存性と不均一傾成係数の両方を考慮した横断面増強Im–Pesaran–Shin(CIPS)単位根検定を用いて定常性を評価^{しました。}

(6)

ここで CIPS は断面拡張Im–Pesaran–Shinパネル単位根統計量を表します。 N は断面単位の数を表し、 CDF_i は第 i^個 断面単位の断面増強ディッキー–フラー統計量を示します。 I は個々の断面単位をインデックス化します。これらの診断検査の結果は、異種パネルデータセットに適した第2世代パネル計量経済学手法の選定に導きました。

パネル共積分検定
再生可能エネルギー容量、環境政策の成果、温室効果ガス排出量、環境に優しい技術、グリーンGDP間に安定した長期均衡関係が存在するかどうかを判断するために、パネルARDLの境界共積分テストが用いられました。従来の残差に基づく共積分検定と比較して、ウェスタールンド手法は断面依存性、不均一な傾き係数、そして小さなサンプルサイズを考慮に入れています。この検定は4つの統計量を生成します:2つのグループ平均統計量(G_tとG_a)と2つのパネル統計量(P_tおよびP_a)。帰無仮説の拒否は、変数^36,42の間に長期均衡関係が存在することを示します。

(7a)
(7b)
(7c)
(7d)

ここでG_tおよびG_aはパネルARDL境界共積分検定の群平均検定統計量を表します。P_、t、_{P a}はパネルテスト統計量を表し、Nは断面単位の数を表し、Tは時代の数を表し、 は第i^個断面積単位の推定誤差訂正係数です;はプールされた誤り訂正係数を表します。SE()とSE()は対応する標準誤差を表し、iは個々の断面単位をインデックス付けします。共積分の存在は、長期弾性の推定とその後の分位数ベースの解析を正当化します。

モーメント分位回帰法(MMQR)
従来のパネル推定計は平均的な効果しか提供しないため、異なる再生可能エネルギー導入レベルの国間で大きな異質性を隠す可能性があります。これらの異種効果を捉えるために、モーメント分位回帰法(MMQR)が用いられました。

MMQRは、複数の条件付き分位数にわたる環境政策の実施、温室効果ガス排出、環境に優しい技術、グリーンGDPの影響を再生可能エネルギー容量の複数の条件付き分位数にわたって推定し、再生可能エネルギー導入の成熟度に応じて説明変数の影響を変化させることを可能にします。この方法は、個々の固定効果と観察されていない異質性を同時に考慮しつつ、位置パラメータと^{スケールパラメータの両方}を推定します。

(8)

ここで Q_τ(Y_it |X_it)は従属変数の条件付きτ^分位数を表します。Y_は再生可能エネルギー容量(REC)を表し、Xは説明変数(EPI、温室効果ガス排出量、EFT、グリーンGDP)のベクトルを示します。σ₁はインターセプトです。ζ は位置パラメータのベクトルです。α_i は国別固定効果を表し、Zはスケール共変量を表し、γ はスケールパラメータのベクトルです。U_これは誤差項です;およびそれぞれ国と年を対象としたI指数とT指数です。MMQRモデルのスケール成分は以下の^通りに規定されています。

(9)

ここで Z_i(X) は説明変数の尺度関数を表します。 Z_i はスケール共変量のベクトルを表し、 X は説明変数のベクトルを表し、 i は断面単位(国)をインデックス化し、 kは 説明変数の総数を表します。ロバストネス分析として、MMQR結果の整合性を検証するために、ブートストラップ標準誤差を用いた従来のパネル分位回帰も推定されました。

パネル因果関係テスト
再生可能エネルギー容量、環境政策の成果、温室効果ガス排出、環境に優しい技術、グリーンGDP間の因果関係の方向性は、Dumitrescu–Hurlinパネルのグレンジャー非因果性テスト⁴⁴を用いて検討されました。このアプローチは、断面依存性や不均一なパネル構造を考慮しつつ、因果関係が一方向か双方向かを識別します。

パネル因果分析は、再生可能エネルギー容量を駆動する変数と、再生可能エネルギー展開の変化に反応する変数を区別することで、共統合およびMMQR分析を補完します。因果的方向性を確立することは、政策の優先順位付けや再生可能エネルギー介入の順序付けにさらなる証拠を提供します。

すべての統計解析は統計解析ソフトウェアを使用して実施されました。診断試験や共積分解析から分位体回帰、パネル因果性検定に至るまでの分析シーケンスは、OECD加盟国間の再生可能エネルギー容量の決定要因を評価するための一貫性があり再現性の高い枠組みを提供します。

結果

記述統計
計量経済学推定の前に、研究変数の分布特性が検討されました。 表2は 、2000年から2020年までの21か国の対数変換変数の記述統計をまとめたものです。再生可能エネルギー容量(REC)、生態学的パフォーマンス指数(EPI)、温室効果ガス(GHG)排出量、環境に優しい技術(EFT)、グリーンGDPは、すべての変数で標準偏差が1を超えるほどの国外および時間的変動を示しました。RECは−2.132から2.822の間で、グリーンのGDPは11,990から14.411の間で変動しました。偏度係数はREC、温室効果ガス排出量、EPIの分布が左偏りを示し、EFTとグリーンGDPは正に偏りました。すべての変数で峰度値が3を超え、RECが最も高い峰度(7.66)を示し、レプトクルティック分布を示しています。Jarque–Bera検定はREC、GHG排出量、EPI、グリーンGDPの正規性の帰無仮説を否定しました(p < 0.01)一方、EFTは正規性から有意に逸脱しませんでした(p...

ディスカッション

本研究では、2000年から2020年までの21のOECD加盟国における再生可能エネルギー容量の決定要因を、環境政策の成果、温室効果ガス(GHG)排出、環境に優しい技術(EFT)、グリーンGDPをモーメント分位回帰法(MMQR)フレームワーク内で統合して検証しました。これらの発見は、再生可能エネルギー容量の条件付き配分に大きな異質性があることを示し、環境的、技術的、経済的要因の影響が各国の再生可能エネルギー開発段階によって異なることを示しています。これらの結果は、再生可能エネルギーの移行が均一な反応ではなく段階依存的な反応を示すことで、これまでの研究を拡張しています。

MMQRの結果は、グリーンGDPがすべての条件分位数で再生可能エネルギー容量と負の有意に関連していることを示しているが、この負の関係の大きさは下位分位数から上位分位数にかけて徐々に弱まっていく。具体的には、係数は10分位数の−0.348から90分位数の−0.138に増加し、再生可能エネルギー容量の拡大に伴い悪影響が弱まることを示しています。この発見は、...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
CIPS単位根検定	StataCorp	Stata 18	クロスセクション拡張Im-Pesaran-Shinパネル単位根検定には、xtcipsまたはmultipurtコマンドを使用して実装されています。
クロスセクショナル依存性（CD）検定	StataCorp	Stata 18	Pesaran CD検定を行うには、xtcsdコマンドを使用して実装されています。
Dumitrescu–HurlinパネルGranger非因果性検定	StataCorp	Stata 18	パネル因果性分析には、xtgcauseコマンドを使用して実装されています。
エコフレンドリー技術（EFT）	OECD統計	N/A	環境関連の特許出願データは、OECD統計データベース（https://stats.oecd.org/）から取得されています。
エコロジカルパフォーマンス指数（EPI）	OECD統計	N/A	OECD統計データベース（https://stats.oecd.org/）からデータを取得しています。
EViews	IHS Global Inc.	バージョン14	パネル計量経済学のための代替統計解析ソフトウェア。
グリーンGDP	世界銀行	N/A	世界銀行DataBank（https://databank.worldbank.org/）からデータを取得しています。具体的には、グリーンGDPの計算に使用される調整済み純貯蓄のデータです。
温室効果ガス（GHG）排出量	OECD統計	N/A	OECD統計データベース（https://stats.oecd.org/）からデータを取得しています。
モーメント量子回帰法（MMQR）	StataCorp	Stata 18	mmqregコマンドを使用して実装されています。これは、統計ソフトウェアコンポーネント（SSC）アーカイブからインストールする必要があります。
Pesaran–Yamagata傾斜不均一性検定	StataCorp	Stata 18	xttest3またはxtheteroコマンドを使用して実装されています。
R	R財団	バージョン4.6.0以上	統計計算のオープンソース代替手段。
再生可能エネルギー容量（REC）	OECD統計	N/A	OECD統計データベース（https://stats.oecd.org/）からデータを取得しています。
Stata	StataCorp	バージョン18	すべての統計分析に使用される主要ソフトウェアで、診断テスト、共統合、分位数回帰、パネル因果性テストを含みます。
Westerlundパネル共統合検定	StataCorp	Stata 18	SSCからインストールする必要があるxtwestコマンドを使用して実装されています