ВЛИЯНИЕ ДОЛИ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ НА ВЫБРОСЫ CO₂ В УЗБЕКИСТАНЕ: АНАЛИЗ ПАНЕЛЬНЫХ И ВРЕМЕННЫХ РЯДОВЫХ МОДЕЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20187383Keywords:
возобновляемая энергия, выбросы CO₂, ARDL, панельные данные, экологическая кривая Кузнеца, Узбекистан, экономика энергетики.Abstract
В данном исследовании влияние потребления возобновляемой энергии на выбросы CO₂ в Узбекистане
изучается на основе комплексного эконометрического подхода. Анализ сочетает модели временных рядов (ARDL
и ECM) и методы панельных данных (fixed effects) для выявления краткосрочной и долгосрочной динамики.
Эмпирические результаты показывают, что в долгосрочной перспективе возобновляемая энергия значительно
снижает выбросы CO₂, тогда как её краткосрочное воздействие остаётся относительно ограниченным из-за
структурной инерции в энергетическом секторе. В то же время исследование подтверждает гипотезу экологической
кривой Кузнеца (EKC) на её ранней стадии, выявляя, что экономический рост и потребление энергии способствуют
увеличению выбросов. Полученные результаты имеют важное практическое значение для продвижения перехода
к «зелёной» энергетике и повышения экологической устойчивости в развивающихся экономиках.
References
International Energy Agency, CO₂ Emissions in 2023. Paris, France: IEA, 2023.
World Bank, Uzbekistan Country Climate and Development Report. Washington, DC, USA: World Bank, 2022.
N. Apergis and J. E. Payne, “Renewable energy consumption and economic growth: Evidence from a panel of OECD
countries,” Energy Policy, vol. 38, no. 1, pp. 656–660, 2010.
P. Sadorsky, “Renewable energy consumption and income in emerging economies,” Energy Policy, vol. 37, no. 10, pp.
–4028, 2009.
M. Shahbaz, H. H. Lean, and M. S. Shabbir, “Environmental Kuznets curve hypothesis in Pakistan,” Renew. Sustain.
Energy Rev., vol. 44, pp. 1–13, 2015.
B. H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 6th ed. Cham, Switzerland: Springer, 2021.
M. H. Pesaran, Y. Shin, and R. J. Smith, “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships,” J. Appl.
Econometrics, vol. 16, no. 3, pp. 289–326, 2001.
E. Dogan and F. Seker, “The influence of renewable and non-renewable energy consumption on environmental
degradation,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 53, pp. 207–217, 2016.
K. Ito, “CO₂ emissions, renewable and non-renewable energy consumption,” Energy Econ., vol. 61, pp. 363–371, 2017.
Y. Chen, Z. Wang, and Z. Zhong, “CO₂ emissions, economic growth, renewable energy,” Renew. Sustain. Energy Rev.,
vol. 97, pp. 281–289, 2019.
S. Nathaniel and C. Iheonu, “Carbon dioxide abatement in Africa,” Energy Policy, vol. 129, pp. 1201–1212, 2019.
F. V. Bekun, F. Emir, and S. A. Sarkodie, “Another look at EKC hypothesis,” Sci. Total Environ., vol. 657, pp. 889–900,
D. Balsalobre-Lorente, M. Shahbaz, D. Roubaud, and S. Farhani, “How economic growth, renewable electricity and
natural resources contribute to CO₂ emissions,” Energy Policy, vol. 113, pp. 356–367, 2018.
C. Kao, “Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data,” J. Econometrics, vol. 90, no. 1,
pp. 1–44, 1999.
P. Pedroni, “Panel cointegration: asymptotic and finite sample properties,” Econometric Theory, vol. 20, no. 3, pp.
–625, 2004.
R. Blundell and S. Bond, “Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models,” J. Econometrics,
vol. 87, no. 1, pp. 115–143, 1998.
P. K. Narayan and R. Smyth, “Energy consumption and real GDP,” Energy Econ., vol. 30, no. 5, pp. 2331–2339, 2008.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 ECONOSCITECH INTEGRATION
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
