Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Çevre Politikaları ve Teknolojilerinin Yenilenebilir Enerjiye Geçiş Üzerindeki Etkisi

89 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71760

⸱

7 Ağustos 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

Bu makalede

Özet

21 OECD ülkesini (2000-2020) kapsayan bu çalışma, Çevre Politikası Endeksi, sera gazı emisyonları ve çevreyle ilgili teknolojilerin yenilenebilir enerjinin benimsenmesini kolaylaştırdığını, ancak Yeşil GSYİH'nın bunu engellediğini ortaya koymaktadır. Tüm değişkenler arasında iki yönlü nedensel ilişki vardır. Geçiş hızı yetersiz kalmaktadır; bu da politika reformları ve kirlilik vergileri gerektirmektedir.

Özet

Yenilenebilir enerji kapasitesi (REC), sürdürülebilir kalkınma ve karbon nötrlüğünün sağlanmasında merkezi bir rol oynarken, ekolojik politika performansı, çevresel kalite, teknolojik yenilik ve yeşil ekonomik büyümenin REC üzerindeki etkileri ülkeler ve yenilenebilir enerji gelişimi aşamaları arasında heterojen olmaya devam etmektedir. Bu çalışma, 2000'den 2020'ye kadar 21 OECD ülkesinde yenilenebilir enerji kapasitesinin belirleyicilerini incelemekte, ekolojik politika performansı (EPI), sera gazı (GHG) emisyonları, çevre dostu teknoloji (EFT) ve Yeşil GSYİH üzerine odaklanmaktadır. Ampirik çerçeve, uzun vadeli ortak entegrasyonu incelemek için Panel Otoregressif Dağıtılmış Gecikme (ARDL) sınır testi yaklaşımını, REC'nin koşullu dağılımında heterojen etkileri yakalamak için Moment Quantile Regresyon Yöntemi (MMQR) ve nedensel ilişkilerin yönünü belirlemek için panel Granger nedensellik testlerini kullanır. Panel ARDL sınır testi, değişkenler arasında kararlı uzun vadeli denge ilişkisini doğrular (F = 7.845, p < 0.01). MMQR sonuçları, EPI'nin kuantiller arasında pozitif ve giderek daha güçlü bir etki yarattığını (0.092–0.212) gösterirken, EFT en dik pozitif gradyanı (0.131–0.221) gösterir ve REC ile çift yönlü nedensellik gösterir; bu da teknolojik yenilik ile yenilenebilir enerji dağıtımı arasında bir pekiştirici döngü olduğunu gösterir. Sera gazı emisyonlarının REC ile mütevazı bir pozitif ilişkisi vardır (0.048–0.082), ancak tek yönlü olarak REC'ye neden olmaz; Bunun yerine, daha yüksek yenilenebilir enerji kapasitesi emisyonları önemli ölçüde azaltıyor. Yeşil GSYİH, REC üzerinde sürekli olarak olumsuz bir etki gösterir (−0.348 ile −0.138), ancak bu etki daha yüksek yenilenebilir enerji kapasitesi quantillerinde zayıflar; bu da daha yeşil ekonomiye geçiş sırasında geçiş bir uyum olduğunu gösteriyor. Bu bulgular, çevre politikası, teknolojik yenilik, emisyon ve yeşil ekonomik performansın etkilerinin aşamaya bağlı olduğunu göstermekte; bu da uygulamaya özel politika çerçeveleri, yeşil araştırma ve geliştirmeye sürdürülebilir yatırımlar ile kısa vadeli ayarlama maliyetlerini azaltmak için tamamlayıcı politika araçlarının ve yenilenebilir enerji geçişini hızlandırmak için tamamlayıcı politika araçlarının gerekliliğini vurgulamaktadır.

Giriş

Küresel enerji talebinin artması, temiz enerji kaynaklarına hızlı bir geçiş ihtiyacını artırdı. Yenilenebilir enerji, güneş enerjisi arzı artışında yaklaşık %30'u oluştursa da, fosil yakıtlar artan enerji talebinde baskın olmaya devam ediyor; bu da karbondioksit (CO2) emisyonlarının devam etmesine ve ParisAnlaşması'nın 1. hedeflerine ulaşılmasını tehdit etmektedir. Geleceğin Fonlanması: Sürdürülebilir Enerji Yatırımlarına İçgörüler adlı bilimsel haritalama ve meta-analiz ile gösterildiği gibi, sürdürülebilir enerji yatırım eğilimlerinin sistematik anlaşılması, 2000 ile 2020 yılları arasında OECD ekonomileri arasında gerçekleşen politika, finansal ve teknolojik dönüşümlerin yakınlaşmasını vurgulamaktadır2. 21 OECD ülkesini kapsayan bu yirmi yıllık dönem, yenilenebilir enerji dağıtımının uzun vadeli belirleyicilerini değerlendirmek için ideal bir ortamsağlar 3. Yenilenebilir enerji geçişi, çevresel yönetişim, finansal yatırım ve teknolojik yeniliğin etkin etkileşimine bağlıdır4. Son zamanlarda yapılan bir sistematik inceleme, yenilenebilir enerji genişlemesinin başlıca itici güçleri olarak ekonomik ve politik faktörleri belirledi. OECD ülkelerinin eşik analizleri, çevresel politika katınlığının ancak kritikbir eşik 5'i aştıktan sonra yenilenebilir enerji kullanımını teşvik ettiğini, çevre dostu teknolojilerin yayılmasının da önemli faydalar elde edilmeden önce sürdürülebilir yatırım gerektirdiğinigöstermiştir 6. Ayrıca, 77 ülkede yapılan dinamik panel quantil regresyon analizleri, çevre dostu teknolojilerin özellikle gelişmekte olan ekonomilerde yenilenebilir enerji tüketimini önemli ölçüde teşvik ettiğinigöstermiştir 7.

Bu ilerlemelere rağmen, birkaç önemli araştırma boşluğu hâlâ mevcuttur. Mevcut çalışmalar genellikle çevre politikası ve teknolojik yeniliği tek başına inceler, yenilenebilir enerji dağıtımındaki potansiyel sinerjilerini göz ardı eder. Ayrıca, bu çalışmada bağımlı değişken olarak kullanılan yenilenebilir enerji kapasitesi (REC), çevresel politika, teknolojik yenilik, emisyonlar ve yeşil ekonomik performansı aynı anda dikkate alan entegre ampirik çerçevelerde sınırlı ilgigörmüştür. 8. Ayrıca, gelişmiş ekonomilerde yenilenebilir enerjinin benimsenmesine yönelik ivme yavaşladı. OECD sera gazı (GHG) emisyonları yüksek kalırken, iklim politikası katı yaklaşımı 2024'te sadece %1 arttı; bu da yüksek gelirli ekonomilerde yenilenebilir enerji faktörlerinin daha derinlemesine incelenmesini gerektiren uygulama boşluğunuortaya koyuyor 9. Buna göre, bu çalışma, 2000'den 2020'ye kadar 21 OECD ülkesinde yenilenebilir enerji kapasitesinin belirleyicilerini, Ekolojik Performans Endeksi (EPI), sera gazı (GHG) emisyonları, çevre dostu teknoloji (EFT) ve Yeşil GSYİH'yi açıklayıcı değişkenler olarak incelemektedir. Ön tanı testlerinin ardından, Panel ARDL sınırları ortak entegrasyon testi uzun vadeli denge ilişkileri oluşturmak için kullanılır, dağılım heterojenliğini yakalamak için Moment Quantil Regresyon Yöntemi (MMQR) uygulanır ve nedensel ilişkilerin yönünü belirlemek için panel nedensellik testleriyapılır 10. Bulgular, EPI ve EFT'nin yalnızca belirli eşiklerin ötesinde önemli olumlu etkiler yarattığını, oysa Yeşil GSYİH'nın etkisinin yenilenebilir enerji kapasitesinin koşullu dağılımında değiştiğini göstermekte; bu da koordineli çevre politikası, teknolojik yenilik ve ekonomik stratejilerin öneminivurgulamaktadır 11. Çevre politikası performansı ile teknolojik gelişimin farklı yenilenebilir enerji seviyelerindeki ortak etkilerini açıkça modelleyerek, bu çalışma yenilenebilir enerji politikası formülasyonunu desteklemek için daha nüanslı kanıtlar sunmaktadır.

Yenilenebilir enerji geçişinin belirleyicileri kapsamlı şekilde incelenmiştir; ancak anlayış, parçalı teorik bakış açıları ve ağırlıklı olarak bütünleşici değil betimleyici ampirik analizlerle sınırlıdır12. Özellikle, yenilenebilir enerji kullanımının başlıca itici güçleri olan çevre politikası performansı, çevre dostu teknoloji, sera gazı emisyonları ve yeşil uyumlu ekonomik çıktı gibi unsurlar, finansal piyasa bağlantılılığı ve yeşil finansın dijitalleşmesi göz önünde bulundurularak birleşik bir analitik çerçeve içinde nadirenincelenmiştir 13.

Çevresel politika performansı, genellikle Ekolojik Performans Endeksi (EPI) gibi bileşik göstergeler kullanılarak ölçülür ve yenilenebilir enerji literatüründe merkezi bir konumasahiptir 14. Erken çalışmalar, iyi tasarlanmış çevresel düzenlemelerin yatırım belirsizliğini azalttığını ve düşük karbonlu yatırımı teşvik eden öngörülebilir piyasa sinyalleri sağladığınıgöstermiştir 15. OECD ülkelerinin sabit etkiler ve sistem genelleştirilmiş moment tahmin cihazları kullanan daha yakın dönemdeki panel çalışmaları, çevresel politika katığında bir birim artışın, yenilenebilir elektrik üretiminde %0,34 artışla ilişkiliolduğunu bildirdi 16. Buna rağmen, bu literatürün eleştirel bir değerlendirmesi, politika katığının olumlu etkilerinin düzenleyici yorgunluk nedeniyle çok yüksek seviyelerde azaldığınıgöstermektedir 17. Ayrıca, yüksek gelirli ekonomilere özel odaklanmak, bu bulguların dış geçerliliğini sınırlar. 89 ampirik çalışmanın kapsamlı meta-analizi, karbon vergileri ve emisyon ticareti sistemleri dahil olmak üzere piyasa temelli politika araçlarının, yenilenebilir enerji kapasitesini teşvik etmede komuta ve kontrol düzenlemelerini sürekli olarak geridebıraktığını ortaya koymuştur 18. Bu meta-analiz çeşitli coğrafi bölgelerden ve metodolojik yaklaşımlardan kanıtları sentezlemiş olsa da, yazarlar politika etkinliğinin daha güçlü kurumsal kapasiteye sahip ülkelerde önemli ölçüde daha yüksek olduğunu vurgulamış ve literatürdeki önemli bir coğrafi boşluğuvurgulamıştır 19. Ayrıca, politika odaklı çalışmalar genellikle yenilenebilir enerji piyasalarını daha geniş finansal sistemlerden bağımsız olarak ele alır ve pazarlar arası finansal etkilerin politika etkinliğini güçlendirebileceği veya zayıflatabileceği ihtimalini göz ardıeder 20.

İkinci bir literatür dizi, çevre dostu teknolojiyi (EFT) yenilenebilir enerji maliyetlerini azaltmak ve teknoloji yayılımını hızlandırmak için önemli bir katalizör olarak tanımlıyor. 25 Avrupa ülkesinden alınan patent verilerine dayanan ampirik kanıtlar, çevreyle ilgili patent başvurularında %10 artışın güneş fotovoltaik sistemlerinin seviyeli maliyetini %1,8, kara rüzgar enerjisini ise %2,3 azalttığını göstermiştir. Bu çalışmalar titiz ekonometrik yöntemler kullansa da, öncelikle geleneksel yenilik göstergelerine dayanır ve dijital yeşil finans ve finansal teknolojinin (FinTech) iklim yatırımlarını kolaylaştırmada artan önemini hesaba katmıyor22. Gelişmekte olan İslam İşbirliği Örgütü (OIC) ekonomilerinden elde edilen son kanıtlar, dijital finansal hizmetlerin işlem maliyetlerini düşürerek ve yeşil finansmana erişimi genişleterek çevre politikalarınıgüçlendirdiğini göstermektedir 23. Sonuç olarak, EFT'nin yalnızca patent faaliyetleriyle ölçülmesi, çevre politikası ile teknoloji destekli finansal mekanizmalar arasındaki etkileşimleri hafife alabilir24. Ayrıca, teknoloji yayılımı çalışmaları, Almanya ve Danimarka'dan gelen yeniliklerin küresel rüzgar enerjisi dağıtımına önemli katkı sağlamasıyla önemli sınır ötesi yayılma etkileribildirmektedir 25. Ancak, bu araştırmalar, temiz enerji pazarlarındaki finansal bulaşmanın çevre dostu teknoloji yayılımını nasıl etkilediğini nadiren ele alır. Yeşil, temiz enerji ve sürdürülebilir finansal piyasalar arasındaki dinamik birbirine bağlı duruma dair son kanıtlar, önemli dalgalanma etkileri göstermekte; bu da yeşil finans sisteminin bir segmentini etkileyen şokların yenilenebilir enerji yatırımlarını hızla etkileyebileceğinigösteriyor 26. Buna göre, EFT'nin yalnızca yerel patent temelli bir gösterge olarak yorumlanması, teknolojik yayılmanın giderek daha fazla gerçekleştiği daha geniş finansalortamı göz ardı eder 27.

Sera gazı (GHG) emisyonları ile yenilenebilir enerji kullanımları arasındaki ilişki tartışmalı olmaya devam ediyor. "Siyasi baskı" hipotezine göre, artan emisyonlar halkın daha güçlü karbon arındırma politikalarına ve yenilenebilir enerjiye artan yatırıma talebini teşvik etmektedir. 34 OECD ülkesinin çapraz gerilimli bir panel analizi bu hipotezi desteklemekte; kişi başına düşen sera gazı emisyonlarında bir standart sapma artışının iki yıl sonra yenilenebilir enerji yatırımlarında 0,21 standart sapma artışıöngördüğünü göstermektedir 28. Ancak bu bulgular, yalnızca nispeten güçlü kurumsal kaliteye sahip gelişmiş ekonomilere dayanıyor ve bu da karbon yoğun gelişmekte olan ülkelere uygulanabilirliğini sınırlıyor. Alternatif kanıtlar, güçlü fosil yakıt çıkarlarının, emisyonlar kritikeşik 29'u aştığında yenilenebilir enerji politikalarını giderek daha fazla kısıtladığı doğrusal olmayan bir ilişkiyi göstermektedir. 60 ülkeden alınan verilerle yapılan eşik regresyon analizleri, dönüm noktasının kurumsal kalite ve doğal kaynak bağımlılığına bağlı değiştiği ters U şeklinde bir ilişki tespitetti 30. Önemli olarak, bu çalışmalar genellikle finansal piyasa bağlantılılığının ılımlayıcı etkisini göz ardı eder. Emisyonların arttığı dönemlerde, olumsuz yatırımcı duygusu temiz enerji finans piyasalarına yansabilir ve tam da yatırım talebi en yüksek olduğunda yenilenebilir enerji finansmanını kısıtlayabilir. Pazarlar arası volatilite iletimi ile ilgili son kanıtlar bu mekanizmayı desteklemekte ve finansal etkilerin emisyonlar ile yenilenebilir enerji yatırımları arasındaki beklenen olumlu ilişkiyi karmaşıklaştırabileceğiniöne sürmektedir 31,32.

Yeşil GSYİH, çevresel bozulma ve doğal kaynak tükenmesine göre ayarlanmış gayri safi yurtiçi ürün olarak tanımlanır ve gelenekselGSYİH 33'ten daha kapsamlı sürdürülebilir ekonomik performans ölçütünü sağlar. Buna rağmen, yenilenebilir enerji kapasitesiyle ilişkisine dair ampirik kanıtlar karışık kalır. Bazı çalışmalar, Yeşil GSYİH'deki iyileşmelerin, ekonomik çıktı birimi başına daha düşük çevresel zararı işaret ederek yenilenebilir enerji yatırımlarının aciliyetiniazalttığını savunmaktadır 34. Buna karşılık, diğer araştırmalar Yeşil GSYİH'deki sürdürülebilir büyümenin, yenilenebilir enerjinin entegrasyonunu kolaylaştıran hizmet odaklı, daha az enerji yoğun ekonomilere doğru yapısal bir dönüşümüyansıttığını öne sürmektedir 35. 2000 ile 2018 yılları arasında 40 ülkeyi kapsayan panel ortak entegrasyon analizleri, zamansal asimetriye dair kanıtlar sunar; Yeşil GSYİH'nin yenilenebilir enerji kapasitesi üzerinde kısa vadeli olumsuz etkisini, ancak sürdürülebilir yeşil ekonomik büyümenin ardından olumlu uzun vadeli bir ilişkiolduğunu ortaya koymaktadır36. Bu kanıtlar kapsamlı veri setlerine ve uzun gözlem dönemlerine dayansa da, küresel finansal şokların etkilerini hesaba katmaz. Finansal istikrarsızlık dönemlerinde, yeşil finansal piyasalardaki dalgalanma etkileri, çevresel performanstaki iyileşmelere rağmen yenilenebilir enerji projelerine yatırım akışlarını kısıtlayarak Yeşil GSYİH-yenilenebilir enerji kapasitesi ilişkisinizayıflatabilir 37,38.

Özetle, mevcut araştırmalar yenilenebilir enerji dağıtımının belirleyicileri hakkındaki anlayışımızı önemli ölçüde geliştirmiştir; Ancak, önemli boşluklar hâlâ mevcuttur. Önceki çalışmalar genellikle çevresel politika, teknolojik yenilik, sera gazı emisyonları ve yeşil ekonomik performansı entegre analitik çerçeve içinde değil, bağımsız olarak incelemiştir. Ayrıca, çevre dostu teknoloji hâlâ esas olarak geleneksel inovasyon göstergeleriyle ölçülmektedir. Bu sınırlamaları ele almak için, bu çalışma 2000–2020 yılları arasında 21 OECD ülkesinde yenilenebilir enerji kapasitesini Ekolojik Performans Endeksi, sera gazı emisyonları, çevre dostu teknoloji ve Yeşil GSYİH açıklayıcı değişkenler olarak incelemektedir. Moment Quantile Regresyon Yöntemi'ni uygulayarak, çalışma, yenilenebilir enerji kapasitesinin dağılımında heterojen etkileri yakalıyor ve yenilenebilir enerji geçişini şekillendiren politika, teknolojik ve ekonomik faktörlere dair daha kapsamlı bir anlayış sağlıyor. Gelecekteki araştırmalar, bu alanı daha da ilerletmek için FinTech göstergeleri ve finansal risk ölçümlerini içermelidir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Araştırma felsefesi ve tasarımı
Bu çalışma, yenilenebilir enerji kapasitesinin (REC) belirleyicilerinin nicel panel veri analiziyle objektif olarak incelenebileceğini varsayan pozitivist bir araştırma felsefesini benimsemektedir. 2000–2020 dönemi arasında 21 Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) ülkesinde yenilenebilir enerji kapasitesi ile belirleyicileri arasındaki uzun vadeli ilişkileri incelemek için uzunlaması, ülkeler arası karşılaştırmalı bir araştırma tasarımı uygulanmaktadır. Kaya Kimliği rehberliğinde, tümselici-analitik bir yaklaşım kullanılarak ampirik model geliştirilir ve yenilenebilir enerji kapasitesi, ekolojik politika performansı, sera gazı (GHG) emisyonları, çevre dostu teknoloji (EFT) ve Yeşil GSYİH arasındaki varsayımlı ilişkiler test edilir. Analitik çerçeve, veri toplama, tanı testi, koentegrasyon analizi, quantil regresyon ve panel nedensellik analizini entegre ederek metodolojik tutarlılık ve sağlam istatistiksel çıkarım sağlar.

Veri toplama ve değişkenler
Çalışma, 2000'den 2020'ye kadar yıllık gözlemlenen 21 OECD ülkesinden oluşan dengeli bir panel veri seti kullanarak, 441 ülke yılı gözlemi elde etmektedir. Veriler, şeffaflık ve tekrarlanabilirlik sağlamak için kamuya açık ve uluslararası tanınan veri tabanlarından alındı. Tablo 1 , değişkenleri, ölçüm birimlerini, veri kaynaklarını ve beklenen işaretleri özetlemektedir. Yenilenebilir enerji kapasitesi (REC) bağımlı değişken olarak kullanılır ve toplam kurulu yenilenebilir elektrik üretim kapasitesi (MW) olarak ölçülür. Açıklayıcı değişkenler arasında Ekolojik Performans Endeksi (EPI), sera gazı (GHG) emisyonları (CO₂ eşdeğer tonlar), çevre ile ilgili patent başvurularıyla ölçülen çevre dostu teknoloji (EFT) ve çevresel bozulma ile doğal kaynak tükenmesine göre ayarlanmış gayri safi yurtiçi ürün olarak ölçülen Yeşil GSYİH (sabit 2015 USD) yer alır. Yenilenebilir enerji kapasitesi, EPI, GHG emisyonları ve EFT OECD İstatistik veritabanından alınmışken, Yeşil GSYİH Dünya Bankası veritabanından elde edilmiştir. Tüm değişkenler, tahmin öncesinde doğal logaritmalara dönüştürülerek varyansı stabilize etmek, heteroskedastisiteyi azaltmak ve elastikiyet yorumlamasını kolaylaştırmak için kullanılmıştır.

Teorik çerçeve ve model spesifikasyonu
Ampirik çerçeve, karbondioksit emisyonlarını nüfus, ekonomik faaliyet, enerji yoğunluğu ve karbon yoğunluğuna ayıran Kaya Kimliği39'a dayanır ve böylece çevresel sürdürülebilirliğin itici güçlerini anlamak için teorik bir temel sağlar:

figure-protocol-1 (1)

burada CO2 karbondioksit emisyonlarını temsil eder; CO2/Enerji , enerji tüketiminin karbon yoğunluğunu ifade eder; Enerji/Yeşil GSYİH , çevresel olarak uyarlanmış ekonomik çıktının enerji yoğunluğunu temsil eder; Yeşil GSYİH/Nüfus , çevre olarak ayarlanmış kişi başına gayri safi yurtiçi hıdıla anlamına gelir; ve Nüfus toplam nüfusu temsil eder.

Açıklayıcı değişkenler, doğrudan Kaya Kimliği'nin teorik bileşenlerine karşılık gelir. Ekolojik Performans Endeksi, daha temiz enerji sistemlerini teşvik etmeye yönelik çevresel politika performansını temsil eder. Çevre dostu teknoloji, enerji verimliliğini artıran ve yenilenebilir enerji maliyetlerini düşüren teknolojik yeniliği yansıtır. Sera gazı emisyonları, karbon arındırılması için çevresel baskıyı temsil ederken, Yeşil GSYİH çevresel olarak uyarlanmış ekonomik performansı yansıtır. Bu çerçeveye dayanarak, aşağıdaki ampirik modeltahmin edilmektedir 39:

figure-protocol-2 (2)

burada REC yenilenebilir enerji kapasitesini ifade eder; EPI ise Ekolojik Performans Endeksi'ni temsil eder; GHG, sera gazı emisyonlarını ifade eder; EFT, çevre dostu teknolojiyi temsil eder; Yeşil GSYİH , çevresel olarak uyarlanmış gayri safi yurtiçi hılasını ifade eder; i ülkeleri indeksler; t yılları indeksler; τ0 kesişme noktasıdır; τ1–τ4 tahmini regresyon katsayılarıdır; εbu özgün hata terimi.

Tanı testleri
Ampirik modeller tahmin edilmeden önce, panel verilerinin istatistiksel özelliklerini değerlendirmek ve uygun tahmin tekniklerini belirlemek için bir dizi tanı testi yapıldı. İlk olarak, kesitsel bağımlılık Pesaran kesitsel bağımlılık (CD)testi 34 kullanılarak incelendi; çünkü OECD ülkeleri küresel ekonomik koşullar, uluslararası enerji piyasaları ve koordine edilmiş çevre politikalarından kaynaklanan ortak şoklar yaşama olasılığı yüksektir:

figure-protocol-3 (3)

burada N , kesitsel birimlerin sayısını gösterir; T, zaman dilimlerinin sayısını gösterir; i ve k , kesitsel birimleri (i ≠ k) indeksler; figure-protocol-4 kesitsel birimleri i ve k arasındaki regresyon kalıntılarının tahmini çift korelasyon katsayısını temsil eder; j, gecikme sırasını gösterir; E(·) beklenen değeri temsil eder; ve V(·), test istatistiklerini standartlaştırmak için kullanılan varyansı gösterir. İkinci olarak, eğim heterojenliği Pesaran–Yamagata eğim heterojenliği testi kullanılarak değerlendirilerek açıklayıcı değişkenlerin etkilerinin ülkeler arasında farklı olup olmadığınıbelirlenmiştir 40:

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

burada Δ̃sıfatı , düzeltilmiş eğim heterojenliği test istatistiklerini gösterir; N, kesitsel birimlerin sayısını temsil eder; T, zaman dilimlerinin sayısını gösterir; k , açıklayıcı değişkenlerin sayısıdır; ve S̃ , panel birimleri arasında parametre heterojenliğini değerlendirmek için kullanılan standart Swamy eğim dağılım istatistiklerini temsil eder. Son olarak, kesitsel bağımlılık ve heterojen eğim katsayıları41 içeren kesitsel olarak artırılmış Im–Pesaran–Shin (CIPS) birim kök testi kullanılarak değerlendirildi:

figure-protocol-7 (6)

burada CIPS, kesitsel olarak artırılmış Im–Pesaran–Shin panel birimi kök istatistiklerini gösterir; N, kesitsel birimlerin sayısını temsil eder; CDFi , i. kesitsel birimin kesitsel olarak artırılmış Dickey–Fuller istatistiklerini gösterir; ve i bireysel kesitsel birimleri indeksler. Bu tanısal testlerin sonuçları, heterojen panel veri setleri için uygun ikinci nesil panel ekonometrik tekniklerin seçilmesine rehberlik etti.

Panel kointegrasyon testi
Yenilenebilir enerji kapasitesi, çevre politikası performansı, sera gazı emisyonları, çevre dostu teknoloji ve Yeşil GSYİH arasında istikrarlı uzun vadeli bir denge ilişkisi olup olmadığını belirlemek için Panel ARDL sınırları ortak entegrasyon testi kullanıldı. Geleneksel kalıcı koentegrasyon testleriyle karşılaştırıldığında, Westerlund yaklaşımı kesitsel bağımlılığı, heterojen eğim katsayılarını ve küçük örneklem boyutlarını göz önünde bulundurur. Test dört istatistik üretir: iki grup ortalaması istatistiği (Gt ve Ga) ve iki panel istatistiği (Pt ve Pa). Null hipotezinin reddedilmesi,değişkenler arasında uzun vadeli bir denge ilişkisinin varlığını gösterir: 36,42:

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

burada Gt ve Ga , Panel ARDL sınırlı koentegrasyon testinin grup-ortalama test istatistiklerini gösterir; Pt ve Pa panel test istatistiklerini gösterir; N, kesitsel birimlerin sayısını temsil eder; T, zaman dilimlerinin sayısını gösterir; figure-protocol-12 i. kesitsel birimin tahmini hata düzeltme katsayısıdır; figure-protocol-13 havuzlanmış hata düzeltme katsayısını temsil eder; SE(figure-protocol-14) ve SE(figure-protocol-15) karşılık gelen standart hataları gösterir; ve i bireysel kesitsel birimleri indeksler. Ortak entegrasyonun varlığı, uzun vadeli elastikliklerin ve ardından niantil tabanlı analizlerin tahmin edilmesini haklı kılar.

Moment kuantil regresyon yöntemi (MMQR)
Geleneksel panel tahmin cihazları yalnızca ortalama etkiler sağladığı için, farklı yenilenebilir enerji seviyelerinde çalışan ülkeler arasında önemli heterojenliği gizleyebilirler. Bu heterojen etkileri yakalamak için Moment Quantile Regresyon Yöntemi (MMQR) kullanıldı.

MMQR, yenilenebilir enerji kapasitesinin birden fazla koşullu quantilinde ekolojik politika performansını, sera gazı emisyonlarını, çevre dostu teknolojiyi ve Yeşil GSYİH'yi etkilerini tahmin eder; böylece açıklayıcı değişkenlerin etkisinin yenilenebilir enerji kullanımının olgunluğuna göre değişmesine olanak tanır. Yöntem, aynı anda bireysel sabit etkileri ve gözlemlenmeyen heterojenliği hesaba katırken hem konum hem de ölçekparametrelerini tahmin ediyor 43:

figure-protocol-16 (8)

burada Qτ(Yit | Xit) bağımlı değişkenin koşullu τnumaralı kuantilini gösterir; Y, yenilenebilir enerji kapasitesini (REC) temsil eder; X, açıklayıcı değişkenlerin (EPI, GHG emisyonları, EFT ve Yeşil GSYİH) vektörünü gösterir; σ1 kesişme; ζ, konum parametrelerinin vektörüdür; αi, ülkeye özgü sabit etkiyi temsil eder; Zise ölçek kovaryatlarını gösterir; γ, ölçek parametrelerinin vektörüdür; Ubu hata terimi; ve sırasıyla i ve t ülkeler ve yıllar indeksleri. MMQR modelinin ölçek bileşeni aşağıdakişekilde belirtilmiştir 43:

figure-protocol-17 (9)

burada Zi(X), açıklayıcı değişkenlerin ölçek fonksiyonunu gösterir; Zi, ölçek kovaryatlarının vektörünü temsil eder; X, açıklayıcı değişkenlerin vektörünü gösterir; i, kesitsel birimleri (ülkeleri) indeksler; k ise açıklayıcı değişkenlerin toplam sayısını ifade eder. Bir sağlamlık analizi olarak, MMQR bulgularının tutarlılığını doğrulamak için önlisanslı standart hatalarla geleneksel bir panel quantil regresyonu da tahmin edilmiştir.

Panel nedensellik testi
Yenilenebilir enerji kapasitesi, ekolojik politika performansı, sera gazı emisyonları, çevre dostu teknoloji ve Yeşil GSYİH arasındaki nedensel ilişkilerin yönü, Dumitrescu–Hurlin paneli Granger nedensizlik testi44 kullanılarak incelendi. Bu yaklaşım, kesitsel bağımlılığı ve heterojen panel yapılarını göz önünde bulundururken, nedensel ilişkilerin tek yönlü mi yoksa iki yönlü mi olduğunu belirler.

Panel nedensellik analizi, yenilenebilir enerji kapasitesini yönlendiren değişkenler ile yenilenebilir enerji dağıtımındaki değişikliklere yanıt veren değişkenler arasında ayrım yaparak entegrasyon ve MMQR analizlerini tamamlar. Nedensel yönün belirlenmesi, politika önceliklendirmesi ve yenilenebilir enerji müdahalelerinin sıralanması için ek kanıtlar sağlar.

Tüm istatistiksel analizler istatistiksel analiz yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tanı testi ve kointegrasyon analizinden nicelik regresyon ve panel nedensellik testine kadar olan analitik dizili, OECD ülkeleri genelinde yenilenebilir enerji kapasitesinin belirleyicilerinin değerlendirilmesi için tutarlı ve tekrarlanabilir bir çerçeve sağlar.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Betimleyici istatistikler
Çalışma değişkenlerinin dağılımsal özellikleri, ekonometrik tahminden önce incelenmiştir. Tablo 2 , 2000–2020 yılları arasında 21 OECD ülkesinde log-dönüştürülmüş değişkenlerin tanımlayıcı istatistiklerini özetlemektedir. Yenilenebilir enerji kapasitesi (REC), ekolojik performans endeksi (EPI), sera gazı (GHG) emisyonları, çevre dostu teknoloji (EFT) ve Yeşil GSYİH, ülke çapında ve zamansal olarak önemli farklılıklar gösterdi...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu çalışma, 2000–2020 yılları arasında 21 OECD ülkesinde yenilenebilir enerji kapasitesinin belirleyicilerini, çevresel politika performansı, sera gazı (GHG) emisyonları, çevre dostu teknoloji (EFT) ve Yeşil GSYİH'yi Moments Quantile Regresyon Yöntemi (MMQR) çerçevesinde entegre ederek incelemiştir. Bulgular, yenilenebilir enerji kapasitesinin koşullu dağılımında önemli bir heterojenlik olduğunu ortaya koymakta olup, çevresel, teknolojik ve ekonomik faktörlerin etkilerinin ülkelerin yeni...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Tüm yazarlar çıkar çatışması belirtmemektedir.

Teşekkürler

Bu çalışma, Jiangsu İl Eğitim Bakanlığı'nın Felsefe ve Sosyal Bilimler Araştırma Projesi (2022SJYB2268) tarafından desteklenmektedir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
CIPS birim kök testiStataCorpStata 18Çapraz kesitle Artırılmış Im-Pesaran-Shin panel birim kök testi için xtcips veya multipurt komutu kullanılarak uygulanmıştır.
Çapraz kesitsel bağımlılık (CD) testiStataCorpStata 18Pesaran CD testini gerçekleştirmek için xtcsd komutu kullanılarak uygulanmıştır.
Dumitrescu – Hurlin panel Granger nedensellik dışı testiStataCorpStata 18Panel nedensellik analizi için xtgcause komutu kullanılarak uygulanmıştır.
Çevre dostu teknoloji (EFT)OECD İstatistikleriYokÇevreyle ilgili patent başvurularına ilişkin veriler, OECD İstatistikleri veritabanı (https://stats.oecd.org/)'ndan alınmıştır.
Ekolojik Performans Endeksi (EPI)OECD İstatistikleriYokVeriler, OECD İstatistikleri veritabanından alınmıştır (https://stats.oecd.org/).
EViewsIHS Global Inc.Sürüm 14Panel ekonometri için alternatif istatistiksel analiz yazılımı.
Yeşil GSYİHDünya BankasıYokVeriler, Dünya Bankası DataBank'ten (https://databank.worldbank.org/) alınmıştır. Özellikle, Yeşil GSYİH'yi hesaplamak için kullanılan Düzeltilmiş Net Tasarruf verileri.
Sera gazı (GHG) emisyonlarıOECD İstatistikleriYokVeriler, OECD İstatistikleri veritabanından alınmıştır (https://stats.oecd.org/).
Momentler Yöntemi Kuantil Regresyonu (MMQR)StataCorpStata 18İstatistiksel Yazılım Bileşenleri (SSC) arşivinden yüklenmesi gereken mmqreg komutu kullanılarak uygulanmıştır.
Pesaran – Yamagata eğim heterojenitesi testiStataCorpStata 18Xttest3 veya xthetero komutu kullanılarak uygulanmıştır.
RR VakfıSürüm 4.6.0 veya üzeriİstatistiksel hesaplama için açık kaynak alternatifi.
Yenilenebilir enerji kapasitesi (REC)OECD İstatistikleriYokVeriler, OECD İstatistikleri veritabanından alınmıştır (https://stats.oecd.org/).
Westerlund panel koentegrasyon testiStataCorpStata 18SSC'den yüklenmesi gereken xtwest komutu kullanılarak uygulanmıştır.

Kaynaklar

  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.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

ÇevreSayı 234Sayı 234yenilenebilir enerji kapasitesiekolojik performans endeksiçevre dostu teknolojiyeşil GSYİHmomentler yöntemi kuantil regresyonu

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.