Dependencia espacial en las emisiones de dióxido de carbono: un abordaje con datos de panel
Usando un panel de 30 países desarrollados y en desarrollo entre los años 1997 y 2011, estimamos un modelo con efectos espaciales para estudiar la relación que el PIB, el consumo de energías renovables, la industria, la densidad de población y el uso de energía tienen con las emisiones de dióxido de...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/169438 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Usando un panel de 30 países desarrollados y en desarrollo entre los años 1997 y 2011, estimamos un modelo con efectos espaciales para estudiar la relación que el PIB, el consumo de energías renovables, la industria, la densidad de población y el uso de energía tienen con las emisiones de dióxido de carbono. Tomando una noción de distancia comercial, la elección del modelo se realizó con una estrategia guiada por los datos que fue desde lo general a lo particular. La especificación final incluye rezagos espaciales en la variable dependiente, en las independientes y corrige por la autocorrelación espacial del error. Los resultados muestran efectos indirectos significativos en algunas variables independientes en muchos casos de signo opuesto a los efectos directos. El diagnóstico de dependencia espacial nos advierte que debemos ser cuidadosos al trabajar con datos agregados y, a la vez, los resultados de la estimación son relevantes para pensar cualquier política pública que intente reducir las emisiones de este gas en particular y de los gases de efecto invernadero en general. Finalmente, no encontramos evidencia que apoye la hipótesis de la environmental Kuznets curve. |
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