CHƯƠNG 2: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHI TIẾT
2.3. Cấu trúc năng lượng tối ưu để đồng thời đạt được các mục tiêu kinh tế, môi trường và năng lượng
Mục tiêu nghiên cứu này nhằm xác định một cấu trúc năng lượng cân bằng trong lâu dài, sử dụng dữ liệu từ các nước OECD trong giai đoạn từ 1980 đến 2017. Những phát hiện thực nghiệm của chúng tôi chỉ ra rằng về lâu dài, trong việc đạt được cả mục tiêu môi trường và mục tiêu kinh tế, các nước OECD có thể xem xét áp dụng kết hợp cân bằng năng lượng trong cấu trúc sau đây, kết hợp với các ưu tiên cho từng nguồn năng lượng, được coi là: (i) thủy điện, (ii) năng lượng tái tạo, và (iii) nhiên liệu hóa thạch (dầu, khí đốt, than đá). Tuy nhiên, chúng tôi đang nhận thức rằng việc xác định một cấu trúc năng lượng tối ưu không phải là một quá trình khoa học vững chắc vì quyết định về cấu trúc năng lượng tối ưu phụ thuộc nhiều vào các yếu tố khác nhau, bao gồm cả
104
các yếu tố nội sinh và ngoại sinh. Một số yếu tố này có thể nằm ngoài tầm kiểm soát của chính phủ các nước OECD. Ví dụ, trong việc thiết kế một cấu trúc năng lượng tối ưu, khả năng chi trả là rất quan trọng. Khả năng chi trả thể hiện khả năng tài chính mà công chúng có thể trả để sử dụng năng lượng. Một cấu trúc năng lượng không tối ưu nếu công chúng không có khả năng chi trả cho việc tiêu thụ năng lượng đó. Ngoài ra, tính đảm bảo là cũng là một khía cạnh rất quan trọng của bất kỳ hỗn hợp năng lượng tối ưu nào vì nền kinh tế và xã hội không thể không có năng lượng. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tính bền vững trong tăng trưởng và phát triển kinh tế, cùng với tính bền vững trong tiêu thụ năng lượng, đều quan trọng như nhau so với bất kỳ khía cạnh nào khác. Thiết kế một cấu trúc năng lượng tối ưu không chỉ dành cho các thế hệ hiện tại, mà còn cho nhiều thế hệ sau này.
Do đó, chúng tôi nhận thức được và đồng ý với quan điểm rằng thiết kế và triển khai một cấu trúc năng lượng tối ưu là một vấn đề cực kỳ phức tạp. Ngoài ra, có thể không có một phương pháp tiếp cận chung cho toàn bộ vì mỗi quốc gia sẽ đối mặt với những thách thức khác nhau trong quá trình thiết kế một chính sách năng lượng tối ưu.
Các thành viên của OECD chủ yếu là các nước phát triển, và họ có thể sở hữu chung những điểm tương đồng về tăng trưởng kinh tế và quá trình phát triển, hòa nhập xã hội và văn hóa. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là có thể xây dựng một chính sách chung cho một cấu trúc năng lượng tối ưu và áp dụng cho tất cả các thành viên. Chúng tôi cũng cho rằng có thể không có một cấu trúc năng lượng tối ưu cho bất kỳ quốc gia nào bởi vì chính sách năng lượng đã và đang thay đổi rất nhanh chóng, đặc biệt bởi tiến bộ hiện tại của công nghệ. Một cấu trúc năng lượng tối ưu cho một quốc gia ngày nay có thể không còn tối ưu trong tương lai rất gần vì công nghệ có thể thay đổi theo tốc độ hằng ngày hoặc tháng
Dựa vào những quan sát trên, chúng tôi cho rằng những phát hiện trong nghiên cứu này nên được xem như một bằng chứng thực nghiệm bổ sung để chính phủ các nước OECD xem xét, cùng với các bằng chứng khác hiện có sẵn trong những ràng buộc và bối cảnh của chúng. Do đó, dựa trên những phát hiện của nghiên cứu này, các đề xuất chính sách có thể được tóm tắt như sau. Khi mục tiêu môi trường được ưu tiên, cấu trúc năng lượng tối ưu sẽ bắt đầu bằng các nguồn năng lượng sạch, bao gồm thủy điện
105
và năng lượng tái tạo. Kế đến là năng lượng nhiên liệu hóa thạch, bao gồm dầu, khí đốt và than đá. Kịch bản này tương đối phù hợp với môi trường hiện tại cho hầu hết các nước phát triển trong OECD. Mặt khác, trong kịch bản kinh tế, trong đó mục tiêu tăng trưởng kinh tế được ưu tiên, vai trò quan trọng của nhiên liệu hóa thạch trong việc thúc đẩy nền kinh tế đã được thể hiện. Kịch bản này khẳng định quan điểm rằng khó có thể thay thế nhiên liệu hóa thạch bằng các nguồn năng lượng sạch hơn khi ưu tiên hàng đầu là đạt được các mục tiêu kinh tế. Kịch bản này phản ánh thực tế của thị trường đang phát triển và thị trường mới nổi trong quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa.
Các kết quả nghiên cứu sẽ là tài liệu tham khảo nội bộ phục vụ cho công tác giảng dạy sinh viên chuyên ngành kinh tế tại Việt Nam. Bên cạnh đó, các kết quả và kiến nghị này kỳ vọng sẽ đóng góp một phần hữu ích trong việc hoạch định và xây dựng các chính sách liên quan đến năng lượng và tăng trưởng cho Quốc gia, và được chuyển đến các cơ quan Nhà nước có liên quan, ví dụ như Bộ Kế hoạch Đầu tư, Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ Công thương và các Cơ quan quản lý Năng lượng.
106 Tài liệu tham khảo
Abrigo, M. R. M., & Love, I. (2016). Estimation of panel vector autoregression in Stata.
Stata Journal, 16(3), 778–804. https://doi.org/10.1177/1536867x1601600314 Acaravci, A., & Ozturk, I. (2010). On the relationship between energy consumption,
CO2 emissions and economic growth in Europe. Energy, 35(12), 5412-5420.
ACE. (2017). The 5th ASEAN energy outlook 2015-2040 (AEO5).
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Acheampong, A.O. (2018), 'Economic growth, CO2 emissions and energy consumption: What causes what and where?', Energy Economics, 74, 677–692.
https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.07.022
Adebola Solarin, S., Al-Mulali, U., & Ozturk, I. (2017). Validating the environmental Kuznets curve hypothesis in India and China: The role of hydroelectricity consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 1578–1587.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.07.028
Ahmad, N., Aghdam, R. F., Butt, I. & Naveed, A. (2020), 'Citation-based systematic literature review of energy-growth nexus: an overview of the field and content analysis of the top 50 influential papers', Energy Economics, 86, 1-59.
Ali, W., Abdullah, A., & Azam, M. (2017). The dynamic relationship between structural change and CO2 emissions in Malaysia: A cointegrating approach. Environmental Science and Pollution Research, 24(14), 12723–12739.
https://doi.org/10.1007/s11356-017-8888-6
Al-Mulali, U., Saboori, B., & Ozturk, I. (2015). Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis in Vietnam. Energy Policy, 76, 123–131.
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.11.019
Al-Mulali, U., & Ozturk, I. (2016). The investigation of environmental Kuznets curve hypothesis in the advanced economies: the role of energy prices. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 1622-1631.
Amoah, A., Kwablah, E., Korle, K., & Offei, D. (2020). Renewable energy consumption in Africa: The role of economic well-being and economic freedom.
107
Energy, Sustainability and Society, 10(1), 1–17. https://doi.org/10.1186/s13705- 020-00264-3
Amri, F. (2017). Intercourse across economic growth, trade and renewable energy consumption in developing and developed countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 69, 527–534. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.230
Ang, J. B. (2008). Economic development, pollutant emissions and energy consumption in Malaysia. Journal of Policy Modeling, 30(2), 271-278.
Antweiler, W., Copeland, B. R., & Scott Taylor, M. (2001). Is Free Trade Good for the Environment? American Economic Review, 887–908.
https://doi.org/10.1257/aer.91.4.877
Apergis, N., Payne, J. E., Menyah, K., & Wolde-Rufael, Y. (2010). On the causal dynamics between emissions, nuclear energy, renewable energy, and economic growth. Ecological Economics, 69(11), 2255–2260.
https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2010.06.014
Appiah, K., Du, J., Yeboah, M., & Appiah, R. (2019). Causal correlation between energy use and carbon emissions in selected emerging economies—Panel model approach. Environmental Science and Pollution Research, 26(8), 7896–7912.
https://doi.org/10.1007/s11356-019-04140-2
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. https://doi.org/10.2307/2297968
Aschauer, D. A. (1989). Is public expenditure productive?. Journal of monetary economics, 23(2), 177-200.
Aydin, M. (2019), 'The effect of biomass energy consumption on economic growth in BRICS countries: A country-specific panel data analysis', Renewable Energy, 138, 620–627. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.02.001
Barro, R. J. (1991). Economic growth in a cross section of countries. The quarterly journal of economics, 106(2), 407-443.
Barro, R. J. (2001). Human capital and growth. American economic review, 91(2), 12-
108 17.
Begum, R. A., Sohag, K., Abdullah, S. M. S., & Jaafar, M. (2015). CO2 emissions, energy consumption, economic and population growth in Malaysia. Renewable
and Sustainable Energy Reviews, 41, 594–601.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.205
Bekhet, H. A., & Othman, N. S. (2018). The role of renewable energy to validate dynamic interaction between CO2 emissions and GDP towards sustainable development in Malaysia. Energy Economics, 453–457.
https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.03.028
Bekun, F. V., Alola, A. A., & Sarkodie, S. A. (2019). Toward a sustainable environment: Nexus between CO2 emissions, resource rent, renewable and nonrenewable energy in 16-EU countries. Science of The Total Environment, 657, 1023–1029. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.104
Ben Jebli, M., & Belloumi, M. (2017). Investigation of the causal relationships between combustible renewables and waste consumption and CO2 emissions in the case of Tunisian maritime and rail transport. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 71(November 2015), 820–829. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.12.108
Ben Jebli, M., Ben Youssef, S., & Ozturk, I. (2016). Testing environmental Kuznets curve hypothesis: The role of renewable and non-renewable energy consumption and trade in OECD countries. Ecological Indicators, 60, 824–831.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.08.031
Ben Mbarek, M., Saidi, K., & Rahman, M. M. (2018). Renewable and non-renewable energy consumption, environmental degradation and economic growth in Tunisia.
Quality & Quantity, 52(3), 1105–1119. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0506- 7
Bodenhorn, H., & Cuberes, D. (2010). Financial Development and City Growth:
Evidence from Northeastern American cities, 1790-1870.
BP Statistical Review of World Energy. (2019). Available online:
http://www.bp.com/statisticalreview (accessed on 20 June 2019)
109
Can Şener, Ş. E., Sharp, J. L., & Anctil, A. (2018). Factors impacting diverging paths of renewable energy: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81(2), 2335–2342. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.06.042
Cai, Y., Sam, C. Y., & Chang, T. (2018). Nexus between clean energy consumption, economic growth and CO2 emissions. Journal of Cleaner Production, 182, 1001–
1011. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.035
Carlson, K. M., & Spencer, R. W. (1975). Crowding out and its critics. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, (December 1975).
Chandran, V. G. R., & Tang, C. F. (2013). The impacts of transport energy consumption, foreign direct investment and income on CO2 emissions in ASEAN- 5 economies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 24, 445–453.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.03.054
Charfeddine, L., & Kahia, M. (2019). Impact of renewable energy consumption and financial development on CO2 emissions and economic growth in the MENA region: A panel vector autoregressive (PVAR) analysis. Renewable Energy, 139, 198–213. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.01.010
Chen, B. L. (2006). Economic growth with an optimal public spending composition. Oxford Economic Papers, 58(1), 123-136.
Chen, C., Pinar, M., & Stengos, T. (2020). Renewable energy consumption and economic growth nexus: Evidence from a threshold model. Energy Policy, 139, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111295
Cheung, Y.-W., & Lai, K. S. (1993). Finite‐sample sizes of Johansen’s likelihood ratio tests for cointegration. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 55(3), 313–
328.
Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), 249–272. https://doi.org/10.1016/S0261-5606(00)00048-6
Churchill, S. A., Inekwe, J., Ivanovski, K., & Smyth, R. (2018). The environmental Kuznets curve in the OECD: 1870–2014. Energy Economics, 75, 389-399.
110
Coddington, A. (1976). Keynesian economics: the search for first principles. Journal of Economic literature, 14(4), 1258-1273.
Coenen, G., & Straub, R. (2005). Does government spending crowd in private consumption? Theory and empirical evidence for the euro area. International finance, 8(3), 435-470.
Copeland, B. R., & Taylor, M. S. (2004). Trade, growth, and the environment. Journal of Economic Literature, 42(1), 7–71. https://doi.org/10.1257/.42.1.7
Dar, A. A., & AmirKhalkhali, S. (2002). Government size, factor accumulation, and economic growth: evidence from OECD countries. Journal of policy modeling, 24(7-8), 679-692.
Destek, M. A. & Aslan, A. (2017). Renewable and non-renewable energy consumption and economic growth in emerging economies: Evidence from bootstrap panel causality. Renewable Energy, 111, 757-763.
Devarajan, S., Swaroop, V., & Zou, H. F. (1996). The composition of public expenditure and economic growth. Journal of monetary economics, 37(2), 313- 344.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregresive time series witha a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431.
Dietz, T., & Rosa, E. A. (1997). Effects of population and affluence on CO2 emissions.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 94(1), 175–179. https://doi.org/10.1073/pnas.94.1.175
Dogan, E. (2015). The relationship between economic growth and electricity consumption from renewable and non-renewable sources: A study of Turkey.
Renewable and Sustainable Energy Reviews, 52, 534–546.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.07.130
Dogan, E. (2016). Analyzing the linkage between renewable and non-renewable energy consumption and economic growth by considering structural break in time-series
111
data. Renewable Energy, 99, 1126–1136.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.07.078
Dogan, E., & Ozturk, I. (2017). The influence of renewable and non-renewable energy consumption and real income on CO2 emissions in the USA: evidence from structural break tests. Environmental Science and Pollution Research, 24(11), 10846–10854. https://doi.org/10.1007/s11356-017-8786-y
Dogan, E., & Seker, F. (2016a). Determinants of CO2 emissions in the European Union:
The role of renewable and non-renewable energy. Renewable Energy, 94, 429–
439. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.03.078
Dogan, E., & Seker, F. (2016b). The influence of real output, renewable and non- renewable energy, trade and financial development on carbon emissions in the top renewable energy countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 1074–1085. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.02.006
Dogan, E., & Turkekul, B. (2016). CO2 emissions, real output, energy consumption, trade, urbanization and financial development: Testing the EKC hypothesis for the USA. Environmental Science and Pollution Research, 23(2), 1203–1213.
https://doi.org/10.1007/s11356-015-5323-8
Dong, K., Hochman, G., Zhang, Y., Sun, R., Li, H., & Liao, H. (2018). CO2 emissions, economic and population growth, and renewable energy: Empirical evidence across regions. Energy Economics, 75, 180–192.
https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.08.017
Dong, K., Sun, R., Jiang, H., & Zeng, X. (2018). CO2 emissions, economic growth, and the environmental Kuznets curve in China: What roles can nuclear energy and renewable energy play? Journal of Cleaner Production, 196, 51–63.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.05.271
Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2012). Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels. Economic Modelling, 29(4), 1450–1460.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.02.014
112
Douglas, P. H. (1976). The Cobb-Douglas production function once again: its history, its testing, and some new empirical values. Journal of political economy, 84(5), 903-915.
Eberhardt, M. (2012). Estimating panel time-series models with heterogeneous slopes. The Stata Journal, 12(1), 61-71.
Edenhofer, O., Hirth, L., Knopf, B., Pahle, M., Schlomer, S., Schmid, E., & Ueckerdt, F. (2013). On the Economics of Renewable Energy. Energy Economics, 40(1), S12–S23. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2013.09.015
EIA releases additional Annual Energy Outlook 2013 content—Today in Energy—U.S.
Energy Information Administration (EIA). (n.d.). Retrieved May 6, 2020, from https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=10831
Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction:
Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276.
https://doi.org/10.2307/1913236
Erdiwansyah, Mahidin, Mamat, R., Sani, M. S. M., Khoerunnisa, F., & Kadarohman, A. (2019). Target and demand for renewable energy across 10 ASEAN countries
by 2040. Electricity Journal, 32(10), 106670.
https://doi.org/10.1016/j.tej.2019.106670
Ertugrul, H. M., Cetin, M., Seker, F., & Dogan, E. (2016). The impact of trade openness on global carbon dioxide emissions: Evidence from the top ten emitters among developing countries. Ecological Indicators, 67, 543–555.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.03.027
Fishburn, P. C. (1967). Methods of estimating additive utilities. Management science, 13(7), 435-453.
Forrest, A. (2017). The death of diesel: has the one-time wonder fuel become the new
asbestos. The Guardian. Available online:
https://www.theguardian.com/cities/2017/apr/13/death-of-diesel-wonder-fuel- new-asbestos (accessed on 12 October 2019).
113
Frees, E. W. (1995). Assessing cross-sectional correlation in panel data. Journal of econometrics, 69(2), 393-414.
Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance. Journal of the american statistical association, 32(200), 675-701.
Gemmell, N., Misch, F., & Moreno-Dodson, B. (2012). Public spending and long-run growth in practice: concepts, tools, and evidence. Is Fiscal Policy the Answer? A Developing Country Perspective, 69-107.
Ghazali, A., & Ali, G. (2019). Investigation of key contributors of CO 2 emissions in extended STIRPAT model for newly industrialized countries: A dynamic common correlated estimator (DCCE) approach. Energy Reports, 5, 242–252.
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.02.006
Ghosh, S., & Gregoriou, A. (2008). The composition of government spending and growth: Is current or capital spending better?. Oxford economic papers, 60(3), 484-516.
Gill, A. R., Viswanathan, K. K., & Hassan, S. (2018). A test of environmental Kuznets curve (EKC) for carbon emission and potential of renewable energy to reduce green house gases (GHG) in Malaysia. Environment, Development and Sustainability, 20(3), 1103–1114. https://doi.org/10.1007/s10668-017-9929-5 Gorus, M. S., & Aydin, M. (2019). The relationship between energy consumption,
economic growth, and CO2 emission in MENA countries: Causality analysis in
the frequency domain. Energy, 168, 815–822.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.11.139
Granger, C. W. J. (2003). Some aspects of causal relationships. Journal of Econometrics, 112(1), 69–71. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(02)00148-3 Greene, J., & Villanueva, D. (1991). Private investment in developing countries: an
empirical analysis. Staff papers, 38(1), 33-58.
114
Gregory, A. W., & Hansen, B. E. (1996). Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70(1), 99–126.
https://doi.org/10.1016/0304-4076(69)41685-7
Grossman, G.M., & Krueger, A.B. (1991). Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement. Working Paper No. w3914. National Bureau of Economic Research: Cambridge, MA, USA.
Heidari, H., Turan Katircioǧlu, S., & Saeidpour, L. (2015). Economic growth, CO2 emissions, and energy consumption in the five ASEAN countries. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 64, 785–791.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.07.081
Herath, S. (2012). Size of government and economic growth: A nonlinear analysis. Economic annals, 57(194), 7-30.
Hossain, M. S. (2011). Panel estimation for CO2 emissions, energy consumption, economic growth, trade openness and urbanization of newly industrialized countries. Energy policy, 39(11), 6991-6999.
Huang, B. N., Hwang, M. J., & Yang, C. W. (2008). Does more energy consumption bolster economic growth? An application of the nonlinear threshold regression model. Energy Policy, 36(2), 755-767.
Hwang, J.-H., & Yoo, S.-H. (2014). Energy consumption, CO 2 emissions, and economic growth: Evidence from Indonesia. Quality & Quantity, 48, 63–73.
Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of econometrics, 115(1), 53-74.
International Energy Agency. (2019). Available online:
https://webstore.iea.org/download/summary/2784 (accessed on 1 July 2020).
Ito, K. (2017). CO2 emissions, renewable and non-renewable energy consumption, and economic growth: Evidence from panel data for developing countries.
International Economics, 151, 1-6.
Iwata, H., Okada, K., & Samreth, S. (2010). Empirical study on the environmental Kuznets curve for CO2 in France: The role of nuclear energy. Energy Policy, 38(8), 4057–4063. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.03.031
115
Jadhav, A., & Sonar, R. (2009, December). Analytic hierarchy process (AHP), weighted scoring method (WSM), and hybrid knowledge based system (HKBS) for software selection: a comparative study. In 2009 Second International Conference on Emerging Trends in Engineering & Technology (pp. 991-997). IEEE.
Jahan, S., Mahmud, A. S., & Papageorgiou, C. (2014). What is Keynesian economics. International Monetary Fund, 51(3).
Jalil, A., & Mahmud, S. F. (2009). Environment Kuznets curve for CO2 emissions: A cointegration analysis for China. Energy Policy, 37(12), 5167–5172.
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.07.044
Jayanthakumaran, K., & Liu, Y. (2012). Openness and the Environmental Kuznets Curve: Evidence from China. Economic Modelling, 29(3), 566–576.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2011.12.011
Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2–3), 231–254. https://doi.org/10.1016/0165- 1889(88)90041-3
Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on Cointegration—With applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2, 170–209.
Kao, C. (1999). Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of Econometrics, 90(1), 1–44. https://doi.org/10.1016/S0304- 4076(98)00023-2
Karras, G. (1993). Employment and output effects of government spending: is government size important?. Economic Inquiry, 31(3), 354-369.
Koengkan, M., & Fuinhas, J. A. (2020). Exploring the effect of the renewable energy transition on CO2 emissions of Latin American & Caribbean countries.
International Journal of Sustainable Energy, 0(0), 1–24.
https://doi.org/10.1080/14786451.2020.1731511
Kourtzidis, S. A., Tzeremes, P., & Tzeremes, N. G. (2018). Re-evaluating the energy consumption-economic growth nexus for the United States: An asymmetric
116
threshold cointegration analysis. Energy, 148, 537–545.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.172
Kuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 45(1), 1–28. JSTOR. https://www.jstor.org/stable/1811581
Kyophilavong, P., Shahbaz, M., Anwar, S., & Masood, S. (2015). The energy-growth nexus in Thailand: Does trade openness boost up energy consumption? Renewable
and Sustainable Energy Reviews, 46, 265–274.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.02.004
Kwiatkowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, 54(2), 159–178. https://doi.org/10.1016/0304-4076(92)90104-Y Lau, L.-S., Choong, C.-K., Ng, C.-F., Liew, F.-M., & Ching, S.-L. (2019). Is nuclear
energy clean? Revisit of Environmental Kuznets Curve hypothesis in OECD
countries. Economic Modelling, 77, 12–20.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.09.015
Lean, H. H., & Smyth, R. (2010). CO2 emissions, electricity consumption and output in ASEAN. Applied Energy, 87(6), 1858-1864.
Lee, C. C. (2005). Energy consumption and GDP in developing countries: a cointegrated panel analysis. Energy economics, 27(3), 415-427.
Liobikienė, G., & Butkus, M. (2019). Scale, composition, and technique effects through which the economic growth, foreign direct investment, urbanization, and trade affect greenhouse gas emissions. Renewable Energy, 132, 1310–1322.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.09.032
Liu, X., Zhang, S., & Bae, J. (2017). The impact of renewable energy and agriculture on carbon dioxide emissions: Investigating the environmental Kuznets curve in four selected ASEAN countries. Journal of Cleaner Production, 164, 1239–1247.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.07.086
Lohwasser, J., Schaffer, A., & Brieden, A. (2020). The role of demographic and economic drivers on the environment in traditional and standardized STIRPAT