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on Energy Economics |
| By: | Eike Blume-Werry (Energy Economics Group (EEG), Institute of Energy Systems and Electric Drives TU Wien and Axpo Holding AG); Thomas Faber (Axpo Holding AG); Lion Hirth (Neon Neue Energieökonomik GmbH (Neon) and Hertie School of Governance); Claus Huber (Axpo Holding AG); Martin Everts (Axpo Holding AG) |
| Abstract: | Upon discussion of price setting on electricity wholesale markets, many refer to the so-called merit order model. Conventional wisdom holds that during most hours of the year, coal- or natural gas-fired power plants set the price on European markets. In this context, this paper analyses price setting on European power markets. We use a fundamental electricity market model of interconnected bidding zones to determine hourly price-setting technologies for the year 2020. We find a price-setting pattern that is more complex and nuanced than the conventional wisdom suggests: across all researched countries, coal- and natural gas-fired power plants set the price for only 40 per cent of all hours. Other power generation technologies such as wind, biomass, hydro and nuclear power plants as well as lignite-fired plants set the price during the rest of the year. On some markets, the price setting is characterised by a high level of interconnectivity and thus foreign influence – as illustrated by the example of the Netherlands. During some 75 per cent of hours, foreign power plants set the price on the Dutch market, whilst price setting in other more isolated markets is barely affected by foreign markets. Hence, applying the price setting analysis to the proposed Dutch carbon price floor, we show that different carbon prices have little effect on the technological structure of the price-setting units. In this respect, the impacts of the unilateral initiative are limited. There are, however, considerable changes to be observed in wholesale power prices, import/export balances as well as production volumes and subsequent CO2 outputs of lignite-, coal- and gas-fired power plants. |
| Keywords: | Price Setting, Electricity Markets, Merit Order, Generation Technologies, Carbon Price Floor |
| JEL: | O13 Q41 |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2018.34&r=all |
| By: | Michel Noussan (Fondazione Eni Enrico Mattei) |
| Abstract: | The transport sector has rarely seen disruptive evolutions after the diffusion of the internal combustion engine, and today the European mobility is still heavily relying on oil derivates and on private cars. However, there is a significant push in cities towards more sustainable mobility paradigms, and digital technologies are playing a major role in unleashing possible alternatives to a car- and fossil-based mobility. Three major digital trends can be highlighted, with different levels of maturity and some potential synergies among them: Mobility as a Service, Shared Mobility and Autonomous Vehicles. The effects of these trends are also related to the strong push towards electric mobility, which currently appears as the most supported solution by companies and regulators to decarbonize the transport sector. This working paper discusses an investigation of the potential effects of digital transition, by means of a data-driven model for the calculation of the impacts of mobility demand in Europe in terms of primary energy consumption and CO2 emissions. The results show that digitalization may have a positive effect on energy consumption and CO2 emissions for passenger transport, given the strong efficiency improvements expected by technological development in the vehicles powertrains. The benefits are maximized if digital technologies are used towards a collective optimization, by increasing the share of available mobility options. Conversely, if digital technologies are limited to increase the quality of private mobility, the environmental benefits will likely remain very limited. Thus, there is a need of tailored policies supporting the right mobility models to fully exploit the potential benefits of digitalization. |
| Keywords: | Digitalization, Transport, Energy Consumption, Energy Modelling |
| JEL: | L91 O33 Q4 R41 |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2019.01&r=all |
| By: | Scott P. Burger; Christopher R. Knittel; Ignacio J. Pérez-Arriaga; Ian Schneider; Frederik vom Scheidt |
| Abstract: | Electricity tariffs typically charge residential users a volumetric rate that covers the bulk of energy, transmission, and distribution costs. The resulting prices, charged per unit of electricity consumed, do not reflect marginal costs and vary little across time and space. The emergence of distributed energy resources—such as solar photovoltaics and energy storage—has sparked interest among regulators and utilities in reforming electricity tariffs to enable more efficient utilization of these resources. The economic pressure to redesign electricity rates is countered by concerns of how more efficient rate structures might impact different socioeconomic groups. We analyze the bill impacts of alternative rate plans using interval metering data for more than 100,000 customers in the Chicago, Illinois area. We combine these data with granular Census data to assess the incidence of bill changes across different socioeconomic groups. We find that low-income customers would face bill increases on average in a transition to more economically efficient electricity tariffs. However, we demonstrate that simple changes to fixed charges in two-part tariffs can mitigate these disparities while preserving all, or the vast majority, of the efficiency gains. These designs rely exclusively on observable information and could be replicated by utilities in many geographies across the U.S. |
| JEL: | H23 L5 Q41 Q58 |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:nbr:nberwo:25570&r=all |
| By: | Valentin Bertsch (Economic and Social Research Institute (ESRI), Dublin, Trinity College Dublin, German Aerospace Center (DLR), University of Stuttgart); Valeria Di Cosmo (Fondazione Enrico Mattei, Milan, Economic and Social Research Institute (ESRI) Dublin) |
| Abstract: | The European Union has set ambitious targets for emission reduction and the penetration of renewable energy, including the electricity generation sector as one of the major emitters of CO2. After a period of subsidy-driven investments, the costs of renewables decreased strongly making investments more attractive. Since European countries differ strongly in terms of natural resources, we analyse the profitability of wind onshore and offshore and solar PV across Europe to determine where it is optimal to invest in the future and to understand which factors drive the profitability of the investments. We use a power systems model to simulate the whole European electricity market in 2030. Using the renewable revenues determined by the model, we calculate the internal rate of return to analyse how profitable each technology is in each country. We find that investments in the considered technologies are not homogeneously profitable across Europe. This suggests that cooperation between European countries can be expected to achieve the overall targets at lower costs than nationally-driven approaches. We also find that in many countries, wind onshore and solar PV are profitable by 2030 in absence of any financial support. Wind offshore does not seem to be profitable without financial support. |
| Keywords: | Renewable Energy Targets, Renewable Electricity Generation, RES-E Target, EU Electricity Market, Profitability |
| JEL: | Q4 Q42 |
| Date: | 2018–08 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2018.28&r=all |
| By: | Roman Mendelevitch; Christian Hauenstein; Franziska Holz |
| Abstract: | The Trump administration has promised to stop the spiraling down of the U.S. coal industry that has been going on for several years. We discuss the origins of the decline of the U.S. coal industry and new policy interventions by the Trump administration. We find that a further decrease of coal consumption in the U.S. electricity sector must be expected because of the old and inefficient U.S. coal-fired generation fleet. By contrast, we adapt the EIA’s overly optimistic view and analyze three potential support schemes to assess whether under such assumptions they can turn the tide for the U.S. coal industry: i) revoking the Clean Power Plan (CPP); ii) facilitating access to the booming Asian market by developing West Coast coal export terminals; and iii) enhanced support for the Carbon Capture, Transport and Storage (CCTS) technology to provide a long-term perspective for domestic coal use while mitigating climate change. We investigate the short-term and long-term effects for U.S. coal production using a comprehensive partial equilibrium model of the world steam coal market, COALMOD-World (Holz et al. 2016). Revoking the CPP will stop the downward trend of steam coal consumption in the U.S., but will not lead to a return of U.S. coal production to the levels of the 2000s with more than 900 Mtpa. Even when assuming a continuously strong global coal demand and expanding U.S. coal export capacities, U.S. coal production will not return to its previous production highs. When global steam coal use, including U.S. consumption, is aligned with the 2°C climate target, U.S. steam coal production drops to around 100 Mtpa by 2030 and below 50 Mtpa by 2050, respectively, even if CCTS is available and exports via the U.S. West Coast are possible. |
| Keywords: | U.S. coal sector, Trump administration, Clean Power Plan, steam coal, coal ports, CCS |
| JEL: | L72 Q34 Q38 F14 |
| Date: | 2019 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:diw:diwwpp:dp1790&r=all |
| By: | Wei Jin (Tianjin University, China Academy of Energy, Environmental and Industrial Economics and UNSW Business School); ZhongXiang Zhang (Tianjin University, China Academy of Energy and Environmental and Industrial Economics) |
| Abstract: | The existing studies on Green Paradox and stranded assets focus on dirty exhaustible assets (fossil fuel reserves) and show that environmental regulations, by changing the costs of dirty inputs relative to clean ones, lead to replacements of the former by the latter and stranding of dirty assets due to perfect substitution. It, in turn, induces acceleration of dirty resource extractions and pollution emissions for fear of dirty assets becoming stranded - the Green Paradox effect. This paper uses an endogenous growth framework to revisit the problem of Green Paradox and stranded assets by taking a new perspective that focuses on capital accumulation with investment irreversibility. We show that if 1) direct irreversibility of investment does not rule out the indirect channel of converting dirty capital goods into clean ones through final goods allocations, and 2) interactions between dirty and clean capital as imperfect substitutes can generate reciprocal effects, then environmental regulation, through directing investment towards clean capital, does not necessarily leads to asset stranding of dirty capital. Accumulation of clean capital with a pollution-saving effect offsets the polluting impact of dirty one and leads to reversed Green Paradox. We further propose an endogenous growth mechanism through which the accumulation of both dirty and clean capital, as well as environmental improvement, can be sustained in the long run without converging to the steady state. |
| Keywords: | Endogenous Growth, Green Paradox, Stranded Assets, Capital Accumulation, Imperfect Substitution, Investment Irreversibility |
| JEL: | Q54 Q43 Q32 O13 O44 C61 |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2018.33&r=all |
| By: | Jorge Barrientos Marín; Mónica Toro Martínez |
| Abstract: | Análisis de los fundamentales del precio de la energía eléctrica: evidencia empírica para Colombia* On the fundamentals of electric energy price: empirical evidence for Colombia Jorge Barrientos Marín** Mónica Toro Martínez*** * Este artículo es derivado del proyecto de investigación sobre el precio en Bolsa en el mercado mayorista de energía, realizado por el Grupo de Investigaciones Económicas –GIVENCO– y financiado por la Dirección de Investigaciones de la Universidad Autónoma Latinoamericana, UNAULA. Para ellos nuestro reconocimiento. Todo error o interpretación es exclusiva responsabilidad de los autores. Se agradece el apoyo de las asistente Laura González. ** Docente del Departamento, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Antioquia y Economía y profesor de cátedra de la Universidad Autónoma Latinoamericana (UNAULA). Dirección postal: Universidad de Antioquia, calle 67 n°53—108, Bloque 13, Medellín 050010, Colombia. Dirección electrónica: jorge.barrientos@udea.edu.co *** Economista, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Antioquia. Dirección postal: Universidad de Antioquia, calle 67 n° 53—108, Bloque 13, Medellín 050010, Colombia. Dirección electrónica: monitorom25@gmail.com Resumen En este trabajo estamos interesados en estudiar los fundamentales del mercado que afectan la formación de los precios de la energía eléctrica en Colombia, así como evaluar el efecto de choques positivos en algunas variables identificadas como responsables de la formación del precio. Para el objetivo se estiman procesos VAR. Adicionalmente se lleva a cabo un ejercicio de pronósticos exploratorios para determinar la trayectoria futura del precio de la energía en los próximos diez años. La conclusión principal del trabajo es que, dadas las condiciones del mercado eléctrico colombiano, las variables que afectan principalmente los precios de la energía son: la demanda, la hidrología y la disponibilidad declarada. En cuanto al pronóstico, los precios muestran una tendencia creciente para los próximos años con una caída y recuperación en 2018. Palabras clave: Mercado de energía de corto plazo, precio, VAR, Función de Impulso Respuesta, pronóstico. Clasificación JEL: C22, C53, D43, L94, Q47. Abstract In this paper, we are interested in investigating the market fundamentals that influences energy prices formation in Colombia and evaluating the impact of the some market variables on the behavior of energy price by estimating the impulse—response function. To this end we estimate VAR specification. In addition, we carried out an exploratory analysis for forecasting the future energy prices in the next 10 years. Our main conclusion is that the set of variables which most affects the evolution of the energy prices is the hydrology and the declared availability. About the forecasting, we found that the energy prices going to increase for the next years with a kind of fall around 2018 just for recovery ahead. Keyword: Spot market, electricity prices, VAR, forecasting, , impulse response function. JEL Codes: C22, C53, D43, L94, Q47.. 1. INTRODUCCIÓN La liberalización de algunos de los mercados energéticos en el mundo significó dramáticos cambios en el funcionamiento de la industria de generación de electricidad, y Colombia, por supuesto, no fue la excepción. Las leyes 142 y 143 de 1994 crearon el mercado mayorista de energía eléctrica (MEM), y uno de los cambios introducidos fue la desregulación, parcial de la demanda; así como la creación de agentes comercializadores, quienes representan dicha demanda, este nuevo agente permite al usuario final elegir su proveedor de energía; las leyes también crearon el operador y administrador del mercado y estableció la entrada en operación en 1995 de la Bolsa de Energía. El MEM funciona de manera similar a algunos mercados internacionales desregulados, tales como el Nord Pool, Pennsylvania— New Jersey —Meryland (PJM), el mercado eléctrico británico, y de hecho la arquitectura del MEM fue inspirado en este último. En algunos de los mercados eléctricos más importantes del mundo existen dos maneras de transar energía: primero, en el corto plazo a través de la bolsa de energía, o mercado spot, que en Colombia es un mercado diario con resolución horaria. Segundo, a través de contratos de largo plazo (contratos forward). A diferencia de los precios de la energía en contratos, los precios de bolsa recogen en mayor medida las señales de mercado. Más aun, los precios de generación en bolsa se forman a través de una subasta en sobre sellado, los cuales son dados a conocer al público por administrador de mercado al día siguiente en el que se hizo la operación. A causa de la gran componente hidráulica (cerca del 78 % de la generación del país) en Colombia existe una alta vulnerabilidad a eventos secos, sea por la estacionalidad climática de acuerdo con el ciclo anual o por fenómenos climáticos extemporáneos y de difícil predicción como el ENSO (El Niño — Southern Oscillation); por lo cual es importante el estudio de los aportes hídricos como parte de los fundamentales que afectan el precio de energía en bolsa; otros posibles variables fundamentales son la demanda de electricidad, la disponibilidad declarada de energía, el precio de escasez, la generación real, la actividad económica, el margen de reserva (capacidad/demanda máxima de potencia), la tasa de cambio y precios del gas natural, entre otros. Es importante entonces concentrarse en los factores que afectan la formación del precio de energía en bolsa. En este trabajo estamos interesados en identificar los fundamentales del mercado que afectan la formación de precios de energía en la bolsa. Esto permite, de un lado, identificar el proceso generador de datos y, de otro, estimar el impacto en el corto plazo de algunas variables de mercado sobre el precio del kWh. Más aun, es posible, sobre la base del modelo empírico estimado, proyectar la evolución del precio y obtener señales económicas de mediano plazo. El pronóstico es importante para saber cuál es la evolución futura del precio y estimar en qué medida es necesario estimular la expansión de la capacidad instalada que requiere el país para aumentar la eficiencia del mercado eléctrico colombiano. Más aún, la evolución del precio debe proveer señales de mercado sobre el retorno que obtendrían los inversionistas al emprender proyectos de generación (Botero y Cano, 2008). Desde el punto de vista metodológico, el objetivo de identificar los fundamentales del precio de energía en bolsa se lleva a cabo de la siguiente manera. Primero, se estiman vectores autoregresivos (VAR). Segundo, se calcula la función impulso respuesta (IRF) para estimar las elasticidades de largo plazo. Finalmente, sobre la base del VAR se hace un análisis exploratorio sobre el comportamiento futuro del precio de energía. Luego de una revisión exhaustiva en las principales revistas académicas nacionales e internacionales, se puede afirmar que son muy pocos los estudios recientes relacionados con los fundamentales del precio de generación en bolsa. Desde ese punto de vista, este trabajo es una contribución a la literatura empírica sobre los fundamentales de formación del precio en mercados eléctricos. Un artículo reciente de (Barrientos, Tobón, Villada y Velilla, 2014) realiza un estudio de las variables que influyen en la formación de precios de energía en la bolsa; allí los autores presentan una revisión exhaustiva de la relación del precio de contrato y la hidrología en el mercado eléctrico colombiano, y concluyen que dada la estacionalidad de los recursos hídricos en Colombia y la dependencia de estos para el suministro de energía eléctrica, los precios de los contratos serán menores en temporadas de lluvia y mayores en temporadas secas. Otro trabajo interesante es el de Barrientos et al.(2012), en el cual se estiman modelos econométricos univariados y de redes neuronales, usando datos trimestrales, para modelar el comportamiento del precio y su relación con variables del sistema eléctrico y la economía. La estimación econométrica está basada en mínimos cuadrados ordinarios y en procesos cointegrados utilizando también la función impulso respuesta para observar cómo los choques en la demanda afectan el precio. En el trabajo realizado por Sierra y Castaño (2010), luego de hacer una revisión de las variables de mercado, consideraron únicamente la demanda y los aportes hídricos como fundamentales. Se basaron en la estimación a través de un modelo de parámetros cambiantes para el precio mensual de la electricidad en Colombia y sugieren que dicho modelo tiene mejor desempeño que otros modelos aplicados a la serie de precios. Los autores identificaron la necesidad de especificar un modelo con la capacidad de adaptarse a la relación cambiante entre el precio y sus fundamentales para realizar un pronóstico aceptable cuando las condiciones del mercado cambian, como ocurre en presencia del ENSO; con relación a otros enfoques como redes neuronales, su conclusión es que estos no permiten una interpretación directa sobre los parámetros. Como es natural, no existe un consenso entre los diferentes autores al momento de elegir la metodología adecuada para analizar los fundamentales del precio y poder pronosticar los precios de la energía. 2. CARACTERÍSTICAS DEL MERCADO ELÉCTRICO COLOMBIANO La naturaleza de los mercados de electricidad conlleva a que la dinámica de los precios de bolsa sea parcialmente comprendida y que tanto la determinación de los fundamentales de mercado como el pronóstico (incluso en un horizonte de días) sea un desafío para los distintos agentes del mercado (generadores, comercializadores, reguladores, operadores, etc.). La evidencia en la literatura sugiere que son muchas las características de los mercados de energía que influyen en los precios, como por ejemplo, la estructura y naturaleza oligopólica de la oferta en el mercado, la asimetría de información a la que son sometidos los agentes, la elasticidad—precio de la demanda en el corto plazo y los riesgos regulatorios, entre otros. Es por esto que el modelo estadístico puro, que no involucra los fundamentales del mercado ni el comportamiento de los agentes, se considera inadecuado tanto para analizar las variables que afectan el precio como la realización de cualquier tipo de pronóstico. Los modelos con fundamentales están relacionados directamente con la estructura autoregresiva y las respuestas del precio ante choques en la demanda o la hidrología. Así, las estructuras basadas en VAR son muy útiles para el objetivo de analizar los fundamentales, sin embargo, en materia de pronóstico tales modelos presuponen desafíos importantes. Primero supone que el pronóstico de las variables explicativas como el nivel de demanda y el margen de capacidad es información de dominio público. Segundo, es incierto si la estimación del modelo con fundamentales del precio, estimada con datos históricos, pueda generalizar bien lo que esté por fuera de la muestra. Así que el pronóstico dentro de la muestra funciona bastante bien, pero fuera de esta la precisión del pronóstico es incierta, aun con estimaciones de los errores estándar robustos. En los estudios realizados para el MEM colombiano se presentan diversas opiniones en cuanto a los modelos estadísticos que deben usarse para alcanzar una proyección de los precios spot acertada; esto debido a la naturaleza no lineal de precios de la electricidad del mercado eléctrico colombiano y a la volatilidad de las variables que determinan dichos precios. El gráfico 1 muestra el precio de energía diario que se exhibe las características típicas del precio spot de electricidad, como volatilidad pronunciada, oblicuidad positiva, exceso de Kurtosis, estacionalidad, saltos y heroscedasticidad condicional. (Karakatsani y Bunn 2008). El gráfico 2 muestra la evolución mensual 01/2000—06/2014 de la tasa de inflación, los precios reales y nominales de bolsa con mes base junio de 2014. En el diseño del mercado colombiano no existe en la regulación una resolución que obligue a los generadores a reportar los costos variables de generación, lo cual, junto con la vulnerabilidad a eventos secos, incentiva a los generadores a especular con los precios en el mercado spot. Así entendido, es de vital importancia el estudio de los aportes hídricos y la generación hídrica, como parte de los fundamentales que afectan el precio de bolsa de la energía; a su vez, son fundamentales la demanda de electricidad, la disponibilidad declarada de energía, el precio de escasez, la generación real, el Índice de Precios Industrial (IPI), el PIB real y el margen de reserva (capacidad/ demanda máxima de potencia). Por otro lado, el margen de reserva no es una variable de oferta endógena (en el sentido de estar correlacionada con los errores del modelo subyacente); en lugar de eso, puede ser percibido como una señal instrumental del riesgo del precio. En el largo plazo, por el contrario, el margen de capacidad sería endógeno, pues la expectativa de precios más elevados induciría más capacidad, y viceversa. Sin embargo, en el corto plazo, la capacidad disponible es fija en cuanto a la determinación del precio spot. (Ver Karakatsani y Bunn, 2008). El mercado colombiano de electricidad fue adaptado del modelo usado en Inglaterra y Gales, a pesar de que la situación en Colombia era más similar a la Noruega, antes de la creación de Nord Pool; esto debido a la dependencia del agua para la generación de energía. Por lo tanto, como se evidencia en el análisis de la evolución del mercado desregulado colombiano en el artículo de Larsena, Dynerb, Bedoya y Franco (2004), los precios spot de la energía varían en parte debido a las condiciones hídricas, las cuales proveen las señales para la expansión de la capacidad y muestran los problemas que predominan en un sistema eléctrico basado en generación hidráulica, como la volatilidad de los precios, lo cual ha causado dificultades en la confiabilidad del sistema , al generar por medio de plantas térmicas a gas y carbón, reduciendo así la eficiencia del sector. 3. LA LITERATURA INTERNACIONAL Referente a la evidencia internacional, específicamente para la Unión Europea Lutz, Pigorsch y Rotfuß (2013) estudian la relación no lineal existente entre los precios de la energía y sus fundamentales, los factores de riesgo macroeconómicos y las condiciones climáticas a través de la estimación a través del modelo Markov regime—switching; los autores encontraron una relación entre los precios de energía de la Unión Europea y sus fundamentales, que varían a través del tiempo. Se puede identificar un régimen de baja y otro de alta volatilidad, los cuales muestran un fuerte impacto en los fundamentales del precio de la UE, al igual que los precios de los combustibles, tales como gas, carbón y petróleo. En un estudio realizado por Haldrup, Nielsen y Nielsen (2010) directamente motivado por la estructura y funcionamiento del mercado noruego (Nord Pool), se evidencia que en la mayoría de los casos, la convergencia de precios es una propiedad del modelo de regime—switching en lugar de un mecanismo de vector de corrección de error convencional. En el artículo se modelan múltiples series de tiempo a través de un Vector Autorregresivo (VAR) con memoria larga y regime—switching, que permiten estimar la serie de tiempo integrada. También se estudia la importancia de utilizar memoria larga, regime—switching y estacionalidad en la construcción de un modelo para describir el proceso de formación de precios en cada mercado, para lo cual se parte de un análisis de modelos uni—variados y bivariados. Para el mercado británico, Karakatsani y Bunn (2008) proponen tres modelos estadísticos para la predicción de los precios spot de la electricidad; los autores intentan capturar el impacto de los factores económicos, técnicos, estratégicos y los factores de riesgo sobre los precios diarios, así como la dinámica de estos efectos sobre el tiempo. Consideran primero un modelo de regresión lineal simple, basada en los factores del mercado, los cuales capturan el precio promedio de formación en el periodo de muestra; luego un modelo de regresión de parámetros variantes en el tiempo (TVP), para una estructura de precios constantemente adaptativa debido a los cambios presentes en los agentes, la regulación y la estructura de mercado. Por último consideran un modelo de regresión de regime—switching, el cual permite discontinuidades en el precio debido a las irregularidades y efectos de escasez. Concluyen los autores que los modelos que incluyen los fundamentales de los precios y los coeficientes de variables en el tiempo muestran un desempeño ligeramente mejor en cuanto a su rendimiento predictivo entre varias alternativas para el mercado analizado. Definiendo, a la luz de los resultados empíricos obtenidos para el mercado británico, que los modelos de precios basados en los fundamentales del mercado y en los efectos variantes en el tiempo son más efectivos y potencialmente útiles en la práctica. Adicionalmente, los modelos autorregresivos, basados únicamente en precios pasados, pueden adaptar más fácilmente las nuevas condiciones. Los modelos con fundamentales pueden ser exitosos en los periodos turbulentos si los conductores del precio son revisados apropiadamente para reflejar los nuevos riesgos y estructura del mercado. Teniendo en cuenta que para el mercado eléctrico cada periodo del día transado (hora o media hora) genera un precio diferente, que refleja la variación diaria de la demanda, los costos y las restricciones operacionales, Karakatsani y Bunn (2008) han propuesto estimar sus modelos por separado para cada periodo con el fin de controlar estas diferencias. Este enfoque multimodelo ha mejorado generalmente el pronóstico en su precisión. Por otra parte, el trabajo realizado por López y Ferrer (2005) para el caso español, busca analizar la evidencia empírica disponible sobre el comportamiento de los precios de la electricidad, relacionándolos con los elementos fundamentales que los determinan. Para lograrlo realizaron un análisis considerando saltos, efectos periódicos, reversión a la media, variabilidad cambiante y correlación serial en los datos. En la revisión realizada los autores se limitan a la categoría de modelos descriptivos — predictivos de series temporales, que no incorporan explícitamente la influencia de las variables fundamentales en los precios eléctricos, tales como la demanda, variables climáticas o la capacidad de generación disponible. Los autores realizan una revisión de tres grupos de modelos principalmente, en la que concluyen dos cosas: primero, que los mejores resultados predictivos se obtienen con un modelo que cuenta con un componente determinista de carácter periódico, junto con la posible influencia no lineal del nivel de la temperatura y una estructura ARMA para las perturbaciones. Segundo, que la experiencia observada en los distintos países es que la regulación puede tener importantes consecuencias en el comportamiento final de los precios eléctricos. Otros autores, como Huisman y Mahieu (2003), argumentan que la liberalización de los mercados de energía conduce necesariamente a una exposición de los agentes a un alto riesgo de mercado debido a las características de formación del precio. Específicamente, los precios de la energía son volátiles con reversión a la media y están sujetos a frecuentes e inesperados (spikes) incrementos. Los autores consideran necesario (pero no suficiente) incorporar tales características en la modelación del comportamiento de los precios y proponen un modelo de cambio de régimen para modelar los spikes separado de la usual tendencia de reversión a la media. 4. LA METODOLOGÍA EMPÍRICA 4.1. Metodología econométrica La estrategia empírica está basada en análisis de series de tiempo, específicamente, en procesos generadores de datos que corresponden a vectores autorregresivos (VAR). Estos modelos admiten la inclusión de variables endógenas y exógenas. De manera general, un modelo vectorial autorregresivo se puede escribir como donde Yt = [y1t , y2t ,... ykt]´ es un vector k×1 ?t ?{1,2,...,}, ?t un término de perturbación el cual es un ruido blanco posiblemente gaussiano,?j es una matriz de dimensión k×k ?j ?{1,2,..., p}, X es una matriz de dimensión L. Note que la inclusión de más variables y más retardos hacen la estimación menos eficaz en términos de significancia de los parámetros, pues la evidencia sugiere que un gran número de retardos podría no ser apropiado. Se hace necesario entonces un contraste de longitud de retardo basado en máxima verosimilitud. . Los supuestos implícitos del VAR se pueden resumir del siguiente modo: primero, para un proceso estacionario en covarianza (media y covarianzas no dependen de t), los parámetros c, ?1, ?2,..., ?p en el modelo (1) pueden ser definidos como los coeficientes en la proyección de Yt sobre una constante y sobre p retardos, esto es, Yt—1, Yt—2,..., Yt—p. Así ?t está no correlacionado con Yt—1, Yt—2,..., Yt—p por el modo como está definido ?1, ?2,..., ?p, y los parámetros del VAR pueden ser estimados consistentemente por Máxima Verosimilitud y/o mínimos cuadrados ordinarios, estimando k ecuaciones independientes. (Hamilton, 1994). Segundo, el supuesto de que Yt sigue un proceso VAR de orden p, es básicamente que p retardos son suficientes para resumir todas la correlaciones dinámicas entre elementos de Yt. Bajo estacionaridad, el vector Yt en (1) puede ser escrito como La cual es la representación vectorial de un proceso de media móvil (VMA) de un VAR, Ds son los multiplicadores dinámicos y ?s es una matriz n×n conocida como la función impulso—respuesta (IRF). Técnicamente, en modelos VAR, es la mejor manera de estimar la elasticidad o cambio en una variable ante cambios (choque) en otra variable. En este contexto se entiende la IRF como el cambio que sufre Yt+s cuando hay un choque en la innovación ?t, lo que se expresa formalmente como donde ?s es una matriz k×k, siempre que el VAR sea estacionario y pueda expresarse como un proceso vectorial de media móvil. Esta ecuación, entonces, admite la siguiente interpretación: el elemento i, j de la matriz ?s identifica las consecuencias de un choque (incremento en una unidad o desviación estándar) en las innovaciones en el momento t, denotadas por ?jt, sobre los valores de la variable i en t+s, esto es, para Yi,t+s manteniendo constantes las innovaciones en los demás momentos. Se puede mostrar que Es decir, que el elemento (i, j)de la matriz ?s identifica las consecuencias de una variación de la variable yj en el momento t, sobre los valores de la variable yi en t+s, esto es para yi,t+s. (Hamilton, 1994). Estrictamente hablando, un choque en una variable tiene un efecto en cadena que se expande a las demás variables, de modo que una vez estimado el VAR, lo que es posible calcular, o simular, son los choques en los precios de la energía (Pt) y su efecto sobre la demanda de energía eléctrica (Dt) s=1,2,3,... períodos adelante, y viceversa, el efecto sobre el precio de un choque en la demanda o cualquier variables del sistema vectorial, es decir: Como se dijo antes, los VAR admiten la inclusión de variables exógenas, entonces el vector ? en (1) solo indica el impacto de las variables exógenas sobre las endógenas, pero no es posible calcular la IRF. Un análisis reciente basado en las ecuaciones (1) a la (4) se puede encontrar en Barrientos et al. (2015). 5. RESULTADOS EMPÍRICOS 5.1. Descripción de la Información En este trabajo se utiliza información mensual desde enero de 2001 hasta junio de 2014. Las series de datos son tomadas del DANE y del operador del MEM, la compañía XM que se encarga del despacho, la remuneración, etc.; el precio considerado aquí es el de generación, que solo incluye el cargo por confiabilidad –en adelante CCo– y el FAZNI (Fondo para zonas no interconectadas).Las variables incluidas en el estudio como fundamentales del precio son la hidrología, representa los caudales en energía (kWh) de los ríos que aportan agua a algún embalse del sistema interconectado nacional. Se incluye una medida de la actividad económica medida a través del Índice de Producción Industrial (IPI). También se incluye la demanda de energía, que se considera un dato, pues generalmente es inelástica en el corto plazo. Es importante anotar que los consumidores son representados por un agente comercializador (distinto del generador o distribuidor), así que la demanda no es completamente desregulada. También se incluyen en el estudio el margen de reserva (MR=capacidad/demanda máx. potencia) y la disponibilidad declarada de energía. Con respecto a la regulación se estudia el efecto de la resolución 119 de 2007, expedida por la CREG, por la cual se aprueba la fórmula tarifaria general que permite a los comercializadores minoristas de electricidad establecer los costos de prestación del servicio a usuarios regulados en el Sistema Interconectado Nacional (SIN) bajo criterios de eficiencia económica, suficiencia financiera, neutralidad, solidaridad y redistribución del ingreso, simplicidad y transparencia. Se establece además la posibilidad de incluir dentro de las formulas tarifarias un cargo fijo que refleje los costos económicos involucrados en garantizar la disponibilidad permanente del servicio para el usuario, independientemente del nivel de uso. (CREG, 2007). Se incluye también el CCo, pues su establecimiento (en diciembre 2006) implicó un cambio de reglas importante, al cual los generadores debieron ajustarse cambiando los patrones de oferta de precios, a cambio de una predictibilidad en el ingreso mínimo, pues dichos generadores se comprometieron a ofertar sus obligaciones de energía firme (OEF) al precio de escasez. La CREG modificó la reglamentación del Cargo por Confiabilidad para evitar incentivos negativos que pudieran existir. No obstante, la disponibilidad comercial promedio mensual no se comportó de manera diferente de los años anteriores. En cuanto al sistema de ofertas, los generadores térmicos explican los altos costos de sus ofertas, los cuales incluyen costos de arranque y parada, basándose en un despacho errático en condiciones hidrológicas anormales y en periodos de transición climática. (María et al., 2009). La resolución CREG—119 y el CCo se incluyen como variables exógenas (a la generación y operación del mercado) binarias, las cuales toman valores uno a partir del mes en el que se implementaron y cero para los demás meses. El IPI y el MR se incluyen en principio como variable endógena, luego se tratan como exógenas, pues solo así se captura el efecto esperado sobre los precios, coherente con las predicciones teóricas. 5.2. Análisis estadístico de la información Como es habitual el primer paso para implementar un VAR es contrastar la estacionaridad de las variables individuales, usando un contraste de Dickey — Fuller aumentado y un contraste de Cavaliere y Georgiev (2006), para controlar por los cambios de nivel en variables como la disponibilidad declarada y el precio de energía en bolsa. Los contrastes se realizaron al 1 %, 5 % y 10 % de significancia. En la tabla 1 se muestran los resultados del test para cada serie analizada; el número de observaciones depende de la información disponible para cada variable, con un promedio de 155 observaciones, establecidas entre el 31 de enero de 2001 y el 30 de junio de 2014. De acuerdo con los resultados presentes en la tabla 1 se puede rechazar con seguridad la presencia de raíz unitaria en las series, dado que el estadístico de contraste es mayor. Incluso el precio de bolsa real muestra estacionaridad al 10 % de significancia. Una vez llevado a cabo los contrastes de estacionaridad procedemos a estimar un VAR en niveles, esto es sin necesidad de diferenciar las series involucradas. Al no tener presencia de raíz unitaria, se definen todas las variables como estacionarias, rechazando de esta forma la hipótesis nula. 5.3. Preestimación: Modelo Autorregresivo de Retardo Distribuido En los modelos VAR es posible incluir variables exógenas como dummies temporales o con tendencia en el tiempo, por lo tanto, con el fin de obtener el efecto de la regulación sobre el precio de bolsa real se incluyeron en la regresión la resolución CREG 119 y CCo como variables categóricas o dummy. Las variables mencionadas no tienen retardos, son medidas en meses y toman valor uno a partir de su implementación, para CCo a partir de diciembre de 2006, y para la resolución CREG 119 a partir de febrero de 2008. Un ejercicio preliminar consiste en estimar un modelo clásico de regresión por mínimos cuadrados ordinarios con las variables de mercado, e incluyendo un retardo del precio de bolsa y observar la dinámica del ajuste, así como evaluar preliminarmente el efecto de las resoluciones CREG 119 y el CCo. El modelo especificado es el siguiente: Los resultados obtenidos al incluir las variables dummy en la regresión lineal sobre el precio de bolsa real, como variables explicativas, al igual que a la hidrología, la disponibilidad declarada y el margen de reserva se encuentran consolidados en la tabla 2 para diferentes especificaciones de la regresión (ecuación (6)). El modelo de la ecuación (6) proporciona un buen ajuste, sin embargo, las variables dummy para capturar el efecto de la resolución CREG119 no muestra un efecto estadísticamente significativo sobre el precio de la energía. La variable dummy para capturar el efecto del CCo, por el contrario, muestra el signo esperado y es estadísticamente significativa, al igual que la disponibilidad declarada. El margen de reserva tiene el signo esperado, pero no es significativo; quizá no debe ser incluida simultáneamente con la demanda. El IPI no es relevante si se incluye conjuntamente con la demanda de energía; ambas en la práctica recogen una medida de la actividad económica. La demanda, por el contrario, si se incrementa, aumenta el precio de bolsa. En consecuencia, la variable demanda captura muchos efectos compartidos, y es por ello que el modelo VAR especificado en términos del precio de bolsa real tiene como variables fundamentales la hidrología, la disponibilidad declarada, la demanda y el CCo. 5.4. La longitud del retardo y estabilidad El segundo paso es contrastar la longitud del retardo. Existen diversos contrastes para elegir la cantidad de rezagos óptima; entre ellos se encuentra el contraste de la razón de verosimilitud (LR) y el estadístico de Lütkepohl (además del AIC). Este y otros criterios se extienden para el caso del VAR, sin embargo, el número óptimo es en general diferente bajo cada criterio utilizado. El contraste de razón de verosimilitudes en este caso sugiere usar entre 15 y 16 retardos para recoger todas las correlaciones dinámicas entre las variables utilizadas en la estimación (Lütkepohl, 2006). Es importante mencionar que el criterio del AIC sugiere exactamente el mismo número de retardos. Se realizó un contraste de estabilidad para verificar si los valores propios de la matriz vectorial para el sistema están todos dentro del círculo unidad. Si todos los valores propios sean menores a uno, el modelo VAR es estable; esta condición es la extensión al vector de la condición de estacionaridad de un proceso ARMA, en el que las raíces del polinomio autorregresivo para cada variable se encuentran dentro del círculo unidad. El contraste de estabilidad para el VAR estimado con 9 retardos indica concluye que todos los valores propios se encuentran dentro del círculo unidad, lo cual garantiza que se satisface la condición de estabilidad. 5.5. Estimación del VAR y la Función impulso—respuesta La estimación del VAR estacionario puede hacerse usando OLS o MLE. El modelo con variables exógenas arroja los siguientes resultados: Algunas de las aplicaciones más usadas en la estimación de VAR es la Función Impulso—Respuesta (IRF). En concordancia con el objetivo del este trabajo, se estima un VAR con el fin de capturar el efecto que tienen los fundamentales del mercado sobre el precio de bolsa real. Por medio de la función impulso respuesta se busca identificar los cambios presentes en el precio de bolsa ante choques en otras variables; para lo cual se llevaron a cabo tres simulaciones, a saber: se simuló un choque positivo en 1 KWh en la hidrología, en la disponibilidad declarada y en la demanda para determinar cómo responde el precio de bolsa en el corto plazo. Es importante anotar que la IRF mide los efectos dinámicos marginales de cada shock en cada una de las variables a través del tiempo. En un VAR estable, la IRF suele converger a cero en el corto plazo, es decir que los choques sobre las variables no tienen efectos permanentes sobre otras variables de interés. Como es de esperarse para el VAR implementado, los efectos en el precio de bolsa real son transitorios; este exhibe un comportamiento significativo durante los primeros meses después del choque. El efecto del choque de la disponibilidad declarada y la hidrología en el precio real es negativo, puesto que a mayor cantidad de agua (con la cual puedan generan energía las hidroeléctricas) y a mayor disponibilidad de electricidad, el precio de bolsa tiende a descender. Se debe tener en cuenta que al generarse un choche en la hidrología, siendo esta estacional, el efecto será una baja en el precio durante el primer mes, seguido de un aumento aproximadamente hasta el cuarto mes y la consecuente convergencia a cero, características de un VAR. Por el otro lado, el choque en la demanda genera un aumento en el precio de bolsa real, en el que existe una relación directamente proporcional, a mayor demanda de electricidad, el precio de bolsa tenderá a aumentar en el corto plazo. Los resultados obtenidos a través de la IRF para las tres series analizadas son confiables durante aproximados cuatro meses, luego el choque en las variables explicativas deja de ser representativo y estas tienden a normalizarse (gráficos 4 al 6). La IRF usualmente es presentada gráficamente; en este caso se simula un choque hasta 60 meses, representado en la abscisa y el impacto generado de los retardos en la ordenada. Cada uno de los gráficos muestra cómo el choque en una variable afecta otra, en este caso, el precio real de bolsa para los todos los gráficos. Es importante ortogonalizar la IRF, ya que esta da respuestas de impulso asumiendo que los residuos del VAR no están correlacionados. Los gráficos del 4 al 7 muestran los efectos de los choques en las variables definidas previamente sobre el precio de bolsa real. Para los tres casos, el efecto del choque disminuye rápidamente, lo cual refleja la estacionaridad de las variables. 5.6. Pronóstico del precio de energía Un sistema VAR simple, con la estructura del modelo (1), se puede usar como un método para generar pronósticos para la variable dependiente. La estructura de la ecuación (1) está diseñada para modelar los valores de las variables en el periodo t que están relacionadas con valores pasados; esto hace al VAR un modelo natural para pronosticar las trayectorias futuras del precio de bolsa condicionado a sus valores pasados. Uno de los mayores atributos de un VAR es que puede ser usado de manera recursiva para extender el pronóstico en el futuro. Al pronosticar con un VAR se asume que no existe correlación serial en el término de error. Frente al procedimiento de pronóstico es importante aclarar que se incluye como un análisis preliminar y exploratorio, pues no es el objetivo del trabajo. Sin embargo, es de resaltar que los resultados obtenidos son prometedores como para pensar que se puede profundizar su estudio refinando el proceso generador de datos y usando métodos alternativos de pronóstico con propósito de comparación. El pronóstico óptimo h—pasos—adelante yt+h. esta dado por Como lo muestra Lütkepohl (2006), el estimador asintótico de la matriz de covarianzas del error de predicción es De acuerdo con el procedimiento de pronóstico implementado, basado en proyecciones lineales, para los próximo 10 años (120 meses, respectivamente) se obtiene que la tendencia del precio spot de energía es creciente, con una caída alrededor de 2018;m lo cual probablemente indica que los planes de expansión a futuro (entrada de grandes hidroeléctricas a operar) podrían tener un efecto apreciable, sin embargo, el pronóstico también indica que esto no sería suficiente. El grafico 8 muestra un ejercicio preliminar de pronóstico dentro de la muestra; el grafico 9, por su lado, muestra el pronóstico fuera de la muestra para 120 meses, ambas basadas en la ecuación (7) y (8). Cada gráfica es acompañada de los respectivos errores (bootstrap) obtenidos con 1000 repeticiones. La demanda y el IPI son estacionales, no obstante, se llevó a cabo un ajuste estacional, usando CENSUS—X12, lo cual no produjo cambios significativos en los resultados; por lo tanto, las conclusiones hechas a lo largo del estudio se mantienen. Los resultados obtenidos son coherentes con la realidad de la economía y el sector eléctrico colombiano. 6. CONCLUSIONES E INVESTIGACIÓN FUTURA Con el fin de incluir el efecto presente de la regulación en los precios de la energía se llevó a cabo una preestimación, la cual permitió concluir que las variables Creg 119 y el CCo incluidas en el modelo como variables dummy temporal no muestran efectos estadísticamente significativos. Es de anotar que el CCo muestra signo negativo, lo cual es coherente con lo que predice la teoría económica. Luego de aplicar el VAR se puede afirmar que las estructuras basadas en este modelo son muy útiles para el objetivo de analizar los fundamentales del precio de la energía. Para los tres casos estudiados con IRF, es decir, choques en la hidrología, la disponibilidad declarada y la demanda se evidencia un efecto transitorio, pero coherente con lo que predice la teoría: un aumento de la hidrología y la disponibilidad disminuye el precio y un coque de demanda lo aumenta. No obstante, el precio rápidamente vuelve a su estado original, lo cual refleja la naturaleza de corto plazo de los procesos VAR. Sobre la base del VAR propuesto se realizó una estimación del precio de bolsa real para los meses futuros; nuestro modelo es capaz de adaptarse a la relación cambiante entre el precio y las variables fundamentales previamente definidas, con las cuales se pudo realizar un pronóstico relativamente aceptable, aunque de naturaleza exploratoria, puesto que el pronóstico dentro de la muestra funciona bastante bien, pero fuera de ella tiene una precisión incierta, aun con estimaciones de los errores estándar robustos. REFERENCIAS Barrientos, J., Rodas, E., Velilla, E., Lopera, M. y Villada, F. (2012). Modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia. Lecturas de Economía (Universidad de Antioquia, Medellín, Col.), pp. 91—12. Barrientos, J., Tobón, D., Villada, F. y Velilla, E (2014). Opportunities for Seasonal Forward Contracts in the Colombian Electricity Market. Documento de Trabajo. Universidad de Antioquia, Medellín (Colombia). Barrientos, J., Tobón, D., Villada, F., Velilla, E. y López—Lezama, J.A (2015). “On the estimation of the price elasticity of electricity demand in the Colombian manufacturing industry”. (Submitted). Botero, S. y Cano, J. A. (2008). Análisis de series de tiempo para la predicción de los precios de la energía en la bolsa de Colombia. Cuadernos de Economía (Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá), XXVII, 173—208. Cavaliere, G. y Georgiev, I. (2006). “A Note on the Unit Root Testing in the Presence of the Level Shifts”. STATISTICA, LXVI (1), 100—110. CREG (2007). Resolución 119. CREG, C. d. r. d. E. y. G.—. (2014). Cargo por confiabilidad. Recuperado el 11 de agosto de 2014 de: http://www.creg.gov.co/cxc/secciones/que_es/que_es.htm#notas Hamilton, J. D. (1994). Time Series analysis. Princeton University Press. Huisman, Ronald & Mahieu, R. (2003). Regime Jumps in Electricity Prices. Energy Economics, 25, 425—434. Haldrup, N., Nielsen, F. S. y Nielsen, M. O. (2010). A vector autoregressive model for electricity prices subject to long memory and regime switching. Energy Economics, 32, 1044—1058. Karakatsani, N. V. y Bunn, D. W. (2008). Forecasting electricity prices: The impact of fundamentals and time—varying coefficients. Internationa Journal of Forecasting, 24, 764—785. Laserna, E. R., Dyner, I., L. y Franco, C. J (2004). Lessons from deregulation in Colombia: successes, failures and the way ahead. Energy Policy, 1767—1780. López, J. L. y Ferrer, V. M. (2005). Los precios en los mercados reestructurados de electricidad: algunas lecciones básicas para la negociación derivada. Cuadernos Económicos de Ice, Universidad de Valencia, 28. Lutz, B. J., Pigorsch, U. y Rotfuß, W. (2013). Nonlinearity in cap—and—trade systems: The EUA price and its fundamentals. Energy Economics, 40, 222—232. Lütkepohl, H. (2006). New Introduction to Multiple Time Series Analysis (p. 765). New York: Springer (Ed.) María, M. S., Fehr, N.—H. V. D., Millán, J., Benavides, J., Gracia, O. y Schutt, E. (2009). El mercado de la energía eléctrica en Colombia: características, evolución e impacto sobre otros sectores. Cuadernos de Fedesarrollo, 30. Sierra, J. y Castaño, E. (2010). Pronóstico del Precio Spot del Mercado Eléctrico Colombiano con Modelos de Parámetros Variantes en el Tiempo y Variables Fundamentales. Documento de trabajo, 14. Universidad Nacional de Colombia. |
| Date: | 2017–07–03 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:col:000382:017148&r=all |
| By: | Demary, Markus; Neligan, Adriana |
| Abstract: | The European Union is currently making significant strides to lead on green finance and align its financial system with its climate, sustainability and clean energy ambitions. To this end, the European Commission presented three legislative proposals on sustainable finance in May 2018. One of the EU's main efforts here is to establish a market for green bonds by introducing a common taxonomy. A technical expert group on sustainable finance is currently developing this taxonomy for sustainable finance. However, most experts are from the investor side, while the issuer side is underrepresented in the group. By defining which economic activities are green, the expert group also determines, which economic activities are non-green. Through the taxonomy, the green bond framework will thereby alter the financing conditions for green investments as well as for traditional investments. In our view, the framework on sustainable finance is unbalanced; it emphasizes mostly the investors' view and less the issuers' view. Two problems might arise from this: First, it does not adequately address the contribution of intermediate goods producers to green final products, and second, the contribution of non-green investments to CO2-reduction with the consequence that their financing costs might rise through a green bond framework. Our first recommendation is, that the expert group should shift its focus away from single green products towards the green value chain. This approach would allow intermediate good producers of non-green products to issue green bonds if they contribute to green final products. If the issuer of an intermediate product could prove that, for example, 20 percent of its sales contribute to a green final product, the issuer should be allowed to structure the issuance by distributing 20 percent of the issuance volume as green bonds and the remaining 80 percent as conventional bonds. Considering the green value chain is important, since the financing costs of intermediate products will contribute to the production costs of green final products. Our second recommendation is that businesses should at least in part be allowed to issue green bonds if they invest in technologies that reduce their CO2-emissions significantly. Their production does not fall under the definition of green products, but these firms could also contribute to greening the economy by investing in emission-reducing and energy-saving technologies. Embracing these issuers into the sustainable finance framework would set them incentives to invest into lowering their CO2-emissions. |
| JEL: | O16 Q01 Q54 Q56 |
| Date: | 2019 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:iwkpps:22019&r=all |
| By: | Gissela Landa (Observatoire français des conjonctures économiques); Paul Malliet (Observatoire français des conjonctures économiques); Aurélien Saussay (Observatoire français des conjonctures économiques); Frédéric Reynés (Observatoire français des conjonctures économiques) |
| Abstract: | L'Union européenne (UE) a acquis au cours des deux dernières décennies une position de leader dans la lutte contre le changement climatique. Cependant, malgré les progrès significatifs réalisés en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) au cours de cette période, l'efficacité du pilotage de la politique climatique et énergétique au niveau de l'UE demeure insatisfaisante. Dans cet article, nous nous efforçons d'identifier le rôle que l'UE peut jouer pour faciliter la mise en œuvre de politiques de transition énergétique ambitieuses. Tout d'abord, si la gestion des projets liés à la transition énergétique est généralement mieux adaptée au niveau local ou national, le niveau européen reste le plus approprié pour collecter des fonds ou piloter des infrastructures transnationales de réseaux d'énergie et de transport. Ceci est mis en évidence par une analyse des projets financés par le Fonds européen pour les investissements stratégiques (EFSI). Deuxièmement, au-delà des objectifs au niveau de l'UE, la coordination entre les États membres sur la définition de leurs infrastructures énergétiques est essentielle. Un déploiement réussi des énergies renouvelables nécessite un haut niveau d'intégration pour surmonter les difficultés liées à l'intermittence. Des stratégies opposées peuvent avoir des effets négatifs, ralentir la tendance actuelle des investissements dans les capacités renouvelables et empêcher ainsi l'UE de respecter les engagements déterminés par ses États membres au niveau national (Intended Nationally Determined Contributions, INDC). La coordination entre les politiques énergétiques nationales devrait être assurée au niveau de l'UE, qui pourrait associer plus efficacement les différentes sources de financement, constituer un marché de capacité et même définir une politique commune de la taxe carbone à côté du système d'échange de quotas d'émissions (Emissions Trading System, ETS). Enfin, la conception des politiques d'atténuation du changement climatique devrait mettre davantage l'accent sur les bénéfices commerciaux potentiels que l'UE peut tirer de sa position de leader dans ce domaine. La quasidisparition de l'industrie photovoltaïque européenne face à leurs concurrents chinois devrait faire prendre conscience aux autorités européennes que l'avantage actuel est fragile. Malgré une position significative de leader dans de nombreux domaines de lutte contre le changement climatique, les dividendes économiques dont l'UE pourrait profiter ne sont pas assurés par les politiques actuellement mises en œuvre. Il s'agit notamment d'aller au-delà de la recherche en R&D en consacrant davantage d'efforts à la commercialisation de produits et technologies innovants liés à la transition énergétique. |
| Keywords: | Transition énergétique; Union européenne; R & D; Politique énergétique; Politique climatique; Budget européen; Taxe carbone |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:spo:wpmain:info:hdl:2441/3khs2u12u59na9bkav8nst60r8&r=all |
| By: | Birte Ewers; Jonathan F. Donges; Jobst Heitzig; Sonja Peterson |
| Abstract: | To achieve the ambitious aims of the Paris climate agreement, the majority of fossil-fuel reserves needs to remain underground. As current national government commitments to mitigate greenhouse gas emissions are insufficient by far, actors such as institutional and private investors and the social movement on divestment from fossil fuels could play an important role in putting pressure on national governments on the road to decarbonization. Using a stochastic agent-based model of co-evolving financial market and investors' beliefs about future climate policy on an adaptive social network, here we find that the dynamics of divestment from fossil fuels shows potential for social tipping away from a fossil-fuel based economy. Our results further suggest that socially responsible investors have leverage: a small share of 10--20\,\% of such moral investors is sufficient to initiate the burst of the carbon bubble, consistent with the Pareto Principle. These findings demonstrate that divestment has potential for contributing to decarbonization alongside other social movements and policy instruments, particularly given the credible imminence of strong international climate policy. Our analysis also indicates the possible existence of a carbon bubble with potentially destabilizing effects to the economy. |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:arx:papers:1902.07481&r=all |
| By: | Yue Zhang (China University of Petroleum); Qi Zhang (China University of Petroleum); Arash Farnoosh (IFPEN - IFP Energies nouvelles - IFPEN - IFP Energies nouvelles); Siyuan Chen (China University of Petroleum); Yan Li (China University of Petroleum) |
| Abstract: | The rapid development of electric vehicles can greatly alleviate the environmental problems and energy tension. However, the lack of public supporting facilities has become the biggest problem hinders its development. How to reasonably plan the placement of charging stations to meet the needs of electric vehicles has become an urgent situation in China. Different from private charging piles, charging station could help to break the limitation of short range. It also has a special dual attribute of public service and high investment. Therefore, a mathematically optimal model with two objective functions is developed to analyze the relationship between upfront investments and operating costs and service coverage of charging station system and it was solved by Particle Swarm Optimization. Besides, we take into account the conveniences of stations for charging vehicles and their influences on the loads of the power grid. Geographic Information System is used to overlay the traffic system diagram on power system diagram to find the alternative construction sites. In this study, a district in Beijing is analyzed using the proposed method and model. And the following suggestions are given: government should lead the construction of charging station; service ability needs to be enhanced; it is better to make more investment at earlier stage; constructions of charging stations can facilitate EV's development. |
| Keywords: | Multi-objective particle swarm optimization,GIS,Electric vehicle,Charging station |
| Date: | 2019–02–15 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:hal:journl:hal-02009151&r=all |
| By: | Stephan B. Bruns; Alessio Moneta; David I. Stern |
| Abstract: | The size of the economy-wide rebound effect is crucial for estimating the contribution that energy efficiency improvements can make to reducing energy use and greenhouse gas emissions. We provide the first empirical general equilibrium estimate of the economy-wide rebound effect. We use a structural vector autoregressive (SVAR) model that is estimated using search methods developed in machine learning. We apply the SVAR to U.S. monthly and quarterly data, finding that after four years rebound is around 100%. This implies that policies to encourage cost-reducing energy efficiency innovation are not likely to significantly reduce energy use and greenhouse gas emissions. |
| JEL: | C32 Q43 |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:een:camaaa:2019-21&r=all |
| By: | Victor Court (EconomiX - UPN - Université Paris Nanterre - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique); Pierre-André Jouvet (EconomiX - UPN - Université Paris Nanterre - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique); Frédéric Lantz (IFPEN - IFP Energies nouvelles - IFPEN - IFP Energies nouvelles) |
| Abstract: | This article builds a bridge between the endogenous economic growth theory, the biophysical economics perspective, and the past and future transitions between renewable and nonrenewable energy forms that economies have had to and will have to accomplish. We provide an endogenous economic growth model subject to the physical limits of the real world, meaning that nonrenewable and renewable energy production costs have functional forms that respect physical constraints, and that technological level is precisely defned as the effciency of primary-to-useful exergy conversion. The model supports the evidence that historical productions of renewable and nonrenewable energy have greatly infuenced past economic growth. Indeed, from an initial almost-renewable-only supply regime we reproduce the increasing reliance on nonrenewable energy that has allowed the global economy to leave the state of economic stagnation that had characterized the largest part of its history. We then study the inevitable transition towards complete renewable energy that human will have to deal with in a not-too-far future since nonrenewable energy comes by defnition from a fnite stock. Through simulation we study in which circumstances this transition could have negative impacts on economic growth (peak followed by degrowth phase). We show that the implementation of a carbon price can partially smooth such unfortunate dynamics, depending on the ways of use of the income generated by the carbon pricing. |
| Keywords: | Energy transition,Exergy,Technological change,Endogenous economic growth |
| Date: | 2018–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:hal:journl:hal-01987974&r=all |
| By: | Shahbaz, Muhammad; Mahalik, Mantu Kumar; Hussain Shahzad, Syed Jawad; Hammoudeh, Shawkat |
| Abstract: | We empirically investigate the dynamic relationship between globalization and CO2 emissions for 87 (high, middle and low-income) countries. We utilize the cross-correlation approach to examine the well-known EKC hypothesis between globalization and environmental degradation. The results validate the inverted U-shaped EKC hypothesis for 16 (approximately 18%) from the high- and middle-income countries only, thereby highlighting that a rise in globalization will decrease carbon emissions for these countries in the future. On contrary, the results also confirm the U-shaped relationship between globalization and environmental degradation for 8% of the countries. The remaining countries do not have a U- or an inverted U-shaped relationship between globalization and CO2 emissions. Policy implications are also discussed. |
| Keywords: | Globalization; Carbon Emissions; Cross-correlation; EKC |
| JEL: | Q5 |
| Date: | 2019–02–06 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:pra:mprapa:92175&r=all |
| By: | Soete, Luc (UNU-MERIT) |
| Abstract: | There is general agreement amongst economists today that Science, Technology and Innovation (STI) have dramatically contributed to individual countries' economic growth and welfare. Another, 21st Century way of looking at the old Solow residual discussion is to observe that STI has been the core factor behind the intrinsic characteristic of capitalism to accumulate indefinitely. Doing so STI has also created the seeds of the current pattern of unsustainable global development. Once the major driving forces of countries' international, technological competitiveness are taken into account, "smart", innovation-led growth and "sustainable", green growth appear in contradiction with each other. The paper makes the case for "smart" no longer be leading in STI policy but rather "sustainability". Four priority "directions" are suggested: radical improvements in eco-productivity reducing the energy and emissions intensity of production, distribution and consumption; biomimicry as sustainable product innovation guiding principle; the use of AI and big data as "sustainable purpose technologies" assisting and complementing growth in eco-productivity and green product development and design; and finally regulatory and taxing policies addressing over-consumption, including advertising. In so far as sustainability and inclusiveness are also in contradiction with each other, there is also need for specific proactive, integrated "eco-social" STI policies. Global sustainable development will only be successful if it supported by all classes in society. While for high income classes priority can be given to increased taxation, for low income classes there is a need for a more comprehensive green new deal that should include house retrofitting and social energy tariffs making the energy transition cheap. Finally the research community itself should put full priority to exploit fully the digital substitution advantages of research networking, rather than air travel. |
| Keywords: | Science, Technology and Innovation, Smart Growth, Sustainable Development, Inclusiveness. |
| JEL: | M48 O30 O33 O38 P48 |
| Date: | 2019–01–10 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:unm:unumer:2019001&r=all |
| By: | Rafik Abdessalam (Université de Lyon, Lumière Lyon 2, COACTIS, EA 4161, 69365 Lyon Cedex 07, France); Patricia Renou-Maissant (Normandie Univ, UNICAEN, CNRS, CREM, F-14000 Caen, France et EconomiX, UMR CNRS 7235, Université de Paris Nanterre, 92001 Nanterre, France); Ferdaous Roussafi (Normandie Univ, UNICAEN, CNRS, CREM, F-14000 Caen, France) |
| Abstract: | The energy transition towards low-carbon energies is today a dominant paradigm of public policies related to energy. This article aims to propose an inventory of the energy transition in France and more precisely to evaluate the performances of regions in terms of diversification of the energy mix. Multidimensional data analysis methods have been implemented. A typology of French regions relating to the regional development of the renewable energies (RE) in France in 2015 is proposed; it highlights the emergence of five typical profiles of RE development sharply contrasted according to RE sectors and regions. The various statistical models realized underlines the importance of economic factors (economic performance and sector specialization), demographic specificities and geographical characteristics to explain contrasted performances of renewable energy development in French regions. By contrast, environmental and political factors do not discriminate between the five types of RE development. |
| Keywords: | multidimensional data analysis, regional disparities, Renewable Energies |
| JEL: | C38 P25 Q48 R11 |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:tut:cremwp:2018-15&r=all |
| By: | Valeria Di Cosmo (Economic and Social Research Institute and Fondazione Eni Enrico Mattei); Elisa Trujillo-Baute (University of Barcelona and Barcelona Institute of Economics) |
| Abstract: | The benefits of smoothing demand peaks in the electricity market has been widely recognised. European countries such Spain and some of the Scandinavian countries have recently given to the consumers the possibility to face the spot prices instead of having a fixed tariffs determined by retailers. This paper develops a theoretical model to study the relations between risk averse consumers, retailers and producers, both in the spot and in the forward markets when consumers are able to choose between fixed tariffs and the wholesale prices. The model is calibrated on a real market case - Spain - where since 2014 spot tariffs were introduced beside the flat tariffs for household consumers. Finally, simulations of agents behavior and markets performance, depending on consumers risk aversion and the number of producers, are used to analyse the implications from the model. Our results show that the quantities the retailers and the producers trade in the forward market are positively related with the loss aversion of consumers. The quantities bought by the retailers in the forward market are negatively related with the skewness of the spot prices. On the contrary, quantity sold forward by producers are positively related with the skewness of the spot prices (high probability of getting high prices increase the forward sale) and with the total market demand. In the spot market, the degree of loss aversion of consumers determine the quantity the retailers buy in the spot market but does not have a direct effect on the spot prices. |
| Keywords: | Electricity Spot Market, Electricity Forward Market, Risk Aversion |
| JEL: | D40 L11 Q41 |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2018.31&r=all |
| By: | Thauan Santos |
| Abstract: | Abstract This paper argues that furthering energy security should move beyond a national approach and consequently consider a regional one. The case study considers Mercosur and UNASUR, covering the period between 2015-2050. The methodology is based on energy modeling and scenarization using the Open Source Energy Modelling System – South America Model Base (OSeMOSYS-SAMBA), a model of planning for the expansion of long-term energy systems. The modeling exercise supports the argument that greater electricity integration in Mercosur (and in South America as a whole) promotes a reduction in the need to increase installed capacity, as well as lower geographic and socio-environmental impacts. Keyword: Energy Security; Energy Integration; Mercosur; UNASUR. JEL Codes: C6, N76, O13, Q4 |
| Date: | 2018–12–28 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:col:000382:017168&r=all |
| By: | Shahbaz, Muhammad; Omay, Tolga; Roubaud, David |
| Abstract: | This study proposes a flexible unit root test that detects sharp and smooth breaks simultaneously. Most unit root tests are not general enough to capture different dynamics, such as smooth structural breaks, sharp structural breaks, state-dependent nonlinearity or a mixture of them. Therefore, considering all these data structures in one unit root process is important, and the results produced with this type of test structure do not face misspecification problems. We test 9 countries’ historical renewable energy consumption covering the period of 1800-2008 with traditionally used structural break unit root tests and a newly proposed test. The newly proposed test performs better than the traditional ones. The reason is that renewable energy consumption has sharp and smooth breaks in its data generating process which are not captured simultaneously by any other traditional unit root test. The empirical results indicate that renewable energy consumption contains stationary process in the presence of sharp and smooth structural breaks. |
| Keywords: | Unit Root Testing, Sharp and Smooth Break, Renewable Energy Consumption |
| JEL: | Q4 |
| Date: | 2019–02–05 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:pra:mprapa:92176&r=all |
| By: | Adeline Gueret (Observatoire français des conjonctures économiques (OFCE)); Paul Malliet (Observatoire français des conjonctures économiques); Aurélien Saussay (Observatoire français des conjonctures économiques); Xavier Timbeau (Observatoire français des conjonctures économiques) |
| Abstract: | The international process for tackling climate change endured several backslashes since the signing of the Paris Agreement in 2015. Issues around the respective responsibilities are not fully solved yet. The underlying question of how to share efforts in order to reach a Zero Net Emissions state remains largely unclear and the INDCs process has still to deliver a pathway for decarbonization. In the last years, the concept of global carbon budget has emerged as one of the most direct ways to materialize the constraint from the climate. It mainly relies on the idea that only a limited quantity of carbon dioxide can be released in the atmosphere if we want to stay below the 2°C temperature change threshold above pre-industrial levels and, if possible, below +1.5°C, as agreed at the Paris Conference in 2015. By comparing what is in our carbon budget to what is done to reduce the carbon footprint of societies, we calculate a distance to the climate constraint. Expressed in euro this distance, called the “climate debt”, measure how much we avoid paying by delaying climate change mitigation. Using different rules for sharing the burden, acknowledging there is no negotiated nor consensual way to share it, we calculate this climate debt for main EU countries. The first step of the following work is to compute a carbon budget for both the European Union and member countries mixing population based sharing (egalitarian) for EU and rest of world budget and emission based sharing (grandfathering) for EU countries. In a second step, we determine how many years are left before these budgets are depleted at the regional and national levels, which requires assumptions on the future emissions trend. Combining these trends with assumptions on the abatement cost of remaining carbon dioxide emissions after the depletion date allows us to evaluate the “climate debt”. More precisely, the “climate debt” is the amount of money that will have to be invested or paid by countries for them not to exceed their carbon budget. This work led us to three key policy insights. First, there are few years left for major European countries before exhausting their carbon budget under the +2°C target. As for the +1.5°C target, carbon budgets are exhausted for EU main countries, which are thus running excessive climate deficits. Secondly, the carbon debt should be considered as one of the major issues of the decades to come since in the baseline scenario it represents about 50% of the EU GDP to stay below +2°C (120% for staying below +1.5°C). Thirdly, the results of the estimation of this carbon debt are subject to numerous moral, ethical and technical assumptions that should motivate further and urgent investigations on this subject, critical to climate change mitigation, from both state bodies and independent research institutes. |
| Keywords: | Climate change; Paris Agreement; Carbon budger |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:spo:wpmain:info:hdl:2441/8d5r8qmr3817abc2unnnq6utd&r=all |
| By: | Valentin Grimoux (Johns Hopkins University) |
| Abstract: | This research provides a grasp of China’s energy needs and their implications for SSA countries in order to give a balanced and better understanding of its role on the continent. More specifically, the aim is to understand why and how China is involved in the SSA energy sector and what are the benefits and the costs of its engagement. On the one hand, a clearer knowledge of how the Chinese investment system works will help to assess the scope of the Chinese strategy and the role of the government for the set of actors that are committed in Africa. On the other hand, by digging deeper into Chinese energy projects in Africa, one will be able to appreciate to what extent this relationship can be considered a win-win, whereby each party is equally benefitting from cooperation by ensuring the smooth development of the African and Chinese economies. |
| Keywords: | Economic Development, Energy Security, International Cooperation, Investments |
| JEL: | O13 Q4 |
| Date: | 2018–08 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:fem:femwpa:2018.27&r=all |
| By: | Mehmet Balcilar (Department of Economics, Eastern Mediterranean University); Riza Demirer (Southern Illinois University Edwardsville); Shawkat Hammoudeh (Montpellier Business School, Montpellier, France) |
| Abstract: | This study extends the literature on the asymmetric effect of oil price fluctuations on emerging and frontier stock markets via a quantile-on-quantile approach that allows to capture normal and extreme states in each respective market. We find that oil risk exposures are heterogeneous across the emerging and frontier stock markets and indeed display quantile-specific characteristics. Observing uniform patterns of oil risk exposures within groups of countries that include both importers and exporters, we argue that oil price risk serves as a systematic risk proxy, capturing the market’s concerns regarding global growth expectations, rather than a simple import/export commodity. Our findings suggest that signals from the oil market, either via measures of trading activity in oil futures or changes in basis values, could be utilized by policy makers to improve models of stock market volatility. |
| Keywords: | Stock returns; Oil prices; Quantile regression; Emerging markets |
| JEL: | C22 G12 Q40 |
| Date: | 2019 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:emu:wpaper:15-48.pdf&r=all |
| By: | Sasaki, Hiroaki |
| Abstract: | The purpose of this study is to investigate how the long-run growth rate of per capita output is determined when an economy is subject to non-renewable resource constraints and the population growth is negative by using a theoretical model. From this, we can examine the effect of population decline and the effect of depletion of natural resources on economic growth. Our results show that irrespective of whether the population growth rate is positive or negative, the long-run growth rate of per capita output can be positive depending on conditions. This result suggests that even an economy with non-renewable resources and declining population can obtain sustainable economic growth. |
| Keywords: | non-renewable resources; declining population; endogenous growth |
| JEL: | O13 O44 Q32 Q43 |
| Date: | 2019–02–16 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:pra:mprapa:92204&r=all |
| By: | Kilian, Lutz; Zhou, Xiaoqing |
| Abstract: | There has been much interest in the relationship between the price of crude oil, the value of the U.S. dollar, and the U.S. interest rate since the 1980s. For example, the sustained surge in the real price of oil in the 2000s is often attributed to the declining real value of the U.S. dollar as well as low U.S. real interest rates, along with a surge in global real economic activity. Quantifying these effects one at a time is difficult not only because of the close relationship between the interest rate and the exchange rate, but also because demand and supply shocks in the oil market in turn may affect the real value of the dollar and real interest rates. We propose a novel identification strategy for disentangling the causal effects of oil demand and oil supply shocks from the effects of exogenous shocks to the U.S. real interest rate and exogenous shocks to the real value of the U.S. dollar. We empirically evaluate popular views about the role of exogenous real exchange rate shocks in driving the real price of oil, and we examine the extent to which shocks in the global oil market drive the U.S. real exchange rate and U.S. real interest rates. Our evidence for the first time provides direct empirical support for theoretical models of the link between oil prices, exchange rates, and interest rates. |
| Keywords: | carry trade; commodity; Exchange rate; global real activity; interest rate; oil price |
| JEL: | E43 F31 F41 Q43 |
| Date: | 2019–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:cpr:ceprdp:13478&r=all |
| By: | Simplice A. Asongu (Yaoundé/Cameroon); Nicholas M. Odhiambo (Pretoria, South Africa) |
| Abstract: | This study investigates the relevance of government quality in moderating the incidence of environmental degradation on inclusive human development in 44 sub-Saharan African countries for the period 2000-2012. Environmental degradation is measured with CO2 emissions and the governance dynamics include: political stability, voice and accountability, government effectiveness, regulation quality, the rule of law and corruption-control. The empirical evidence is based on the Generalised Method of Moments. Regulation quality modulates CO2 emissions to exert a net negative effect on inclusive development. Institutional governance (consisting of corruption-control and the rule of law) modulates CO2 emissions to also exert a net negative effect on inclusive human development. Fortunately, the corresponding interactive effects are positive, which indicates that good governance needs to be enhanced to achieve positive net effects. A policy threshold of institutional governance at which institutional governance completely dampens the unfavourable effect of CO2 emissions on inclusive human development is established. Other policy implications are discussed. |
| Keywords: | CO2 emissions; Economic development; Africa |
| JEL: | C52 O38 O40 O55 P37 |
| Date: | 2019–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:agd:wpaper:19/011&r=all |
| By: | Meredith Fowlie; Edward A. Rubin; Reed Walker |
| Abstract: | We use state-of-the-art, satellite-based PM2.5 estimates to assess the extent to which the EPA's existing, monitor-based measurements over- or under-estimate true exposure to PM2.5 pollution. Treating satellite-based estimates as truth implies a substantial number of "policy errors"—over-regulating areas that comply with air quality standards and under-regulating other areas that appear to violate standards. We investigate the health implications of these apparent errors and highlight the importance of accounting for prediction error in satellite-based estimates. Uncertainty in "policy errors" increases substantially when we account for these underlying prediction errors. |
| JEL: | H23 H41 Q50 Q52 Q53 |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:nbr:nberwo:25560&r=all |
| By: | Masamitsu Kurata; Kazushi Takahashi; Akira Hibiki |
| Abstract: | Reducing health risks from household air pollution (HAP) and ambient air pollution (AAP) is a critical issue in achieving sustainable development worldwide, especially in low-income countries. Children are particularly at high risk because their respiratory and immune systems are not fully developed. Previous studies have identified the adverse impacts of air pollution on child health; however, most have neither focused on HAP and AAP simultaneously nor addressed differences in the timing and magnitude of prenatal and postnatal exposure across genders. This article examines the impacts of prenatal and postnatal exposure to ambient particulate matter with an aerodynamic diameter of 2.5 ƒÊm or less (PM2.5) and household use of solid fuels (a main cause of HAP) on child health in Bangladesh. We combine individual-level data from nationally representative surveys with satellite-based high-resolution data on ambient PM2.5. We find that: (1) the use of solid fuels is associated with respiratory illness among girls but not boys; (2) prenatal exposure to ambient PM2.5 adversely affects stunting, without any clear evidence on gender differences; and (3) postnatal exposure consistently increases the risk of both stunting and respiratory illness for both genders. These results provide new evidence on the heterogeneous impacts of AAP and HAP on children in terms of gender and the timing of exposure. The main policy implications are that intervention against HAP would be more effective by targeting girls and that intervention against AAP should cover not only born children but also pregnant mothers. In sum, our findings highlight the importance of protecting women from air pollution and achieving Target 3.9 of the Sustainable Development Goals. |
| Date: | 2019–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:toh:dssraa:95&r=all |
| By: | Robert, Sonora |
| Abstract: | This paper investigates the relationship between energy consumption and income inequality in an unbalanced panel of 147 countries over the period 1990 - 2014. Using a variety of panel and dynamic panel methods and controlling for other determinants of inequality, such as education, health, investment, etc., I find a large and strong negative relationship between access to energy and income inequality. Moreover, I demonstrate that greater access reduces the share of income enjoyed by the top 20% and increases the share for the bottom 20%. Results are less robust when the sample is divided into regions and economic 'blocs', but the overall results are unchanged. |
| Keywords: | Income Inequality, Growth, Energy, Dynamic Panel |
| JEL: | E02 O43 O50 Q43 |
| Date: | 2018–10–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:pra:mprapa:92171&r=all |
| By: | M Rakotovao; J. Gobert (LEESU - Laboratoire Eau Environnement et Systèmes Urbains - AgroParisTech - ENPC - École des Ponts ParisTech - UPEC UP12 - Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12); S Brullot |
| Abstract: | A rural biorefinery is a facility set up in a territory which transforms local biomass into a wide range of products and energy. Contrary to the port biorefineries where raw materials are mainly imported, their sourcing is carried out on a more restricted area or even on a local area. Indeed, they are characterized by the importance of their integration process as they maintain more or less close links with the territory, especially with the farming community. In addition to being a source of income for farmers, these biorefineries create new opportunities for non-farm sectors. Recently, research has been conducted to assess biorefinery sustainability. However, the balance between the three pillars of sustainable development is not established as studies focus more on environmental assessments to the detriment of socioeconomic dimensions. In addition, socioeconomic assessments of rural agro-industrial projects are often limited to economic indices, which are not sufficient to evaluate the fallout on the territory. Then, the purpose of this paper is to propose a socioeconomic evaluation grid to measure the territorial embeddedness of rural biorefineries. |
| Keywords: | Rural biorefinery,Socio-economic impact,Assessment,territorial embeddedness |
| Date: | 2018 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:hal:journl:hal-02000724&r=all |
| By: | Dirk Schoenmaker |
| Abstract: | Central banks have already started to look at climate-related risks in the context of financial stability. Should they also take the carbon intensity of assets into account in the context of monetary policy? The guiding principle in the implementation of monetary policy has been ‘market neutrality’, whereby the central bank buys a proportion of the market portfolio of available corporate and bank bonds (in addition to government bonds). But this implies a carbon bias, because capital-intensive companies tend to be more carbon intensive. The author first reviews the legal mandate of the Eurosystem. While the primary objective is price stability, the Treaty on European Union allows the greening of monetary policy as a secondary objective. He proposes a tilting approach to steer or tilt the allocation of the Eurosystem’s assets and collateral towards low-carbon sectors, which would reduce the cost of capital for these sectors relative to high-carbon sectors. This allocation policy must be designed so it does not affect the effective implementation of monetary policy. The working of the tilting approach is calibrated with data on European corporate and bank bonds. We find that a modest tilting approach could reduce carbon emissions in the corporate and bank bond portfolio by 44 per cent and lower the cost of capital of low carbon companies by 4 basis points. Our findings also suggest that such a low carbon allocation can be done without undue interference with the transmission mechanism of monetary policy. Price stability, the primary objective, is, and should remain, the priority of the Eurosystem. |
| Date: | 2019–02 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:bre:wpaper:29494&r=all |
| By: | Joseph I. Uduji (University of Nigeria, Nsukka, Nigeria); Elda N. Okolo-Obasi (University of Nigeria, Nsukka, Nigeria); Simplice A. Asongu (Yaoundé, Cameroon) |
| Abstract: | We assess the impact of corporate social responsibility (CSR) of multinational oil companies (MOCs) on HIV/AIDS prevalence in Nigeria’s oil producing communities. One thousand, two hundred households were sampled across the rural communities of Niger Delta. Using logit model, the main result indicates that General Memorandum of Understandings (GMoUs) have not significantly impacted on factors behind the spread of HIV/AIDS in rural communities. This implies that the impact of the disease on MOCs business, employees and their families, contractors, business partners and the oil communities has not inclined downward. The findings suggest that CSR offers an opportunity for MOCs to help address HIV/AIDS prevalence through a business case for stakeholders’ health in the region. It calls for MOCs to improve GMoUs health intervention on sensitization campaigns, funding testing and counselling centers, subsidizing anti-retroviral drugs, prevention of mother-to-child transmission, rehabilitation of orphaned and vulnerable children and other cares for people living with AIDS. |
| Keywords: | corporate social responsibility; multinational oil companies; HIV/AIDS initiatives; logit model; Niger Delta |
| JEL: | J43 O40 O55 Q10 |
| Date: | 2019–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:agd:wpaper:19/012&r=all |
| By: | Bosetti, Valentina; Heugues, Melanie; Tavoni, Alessandro |
| Abstract: | We explore the prospects of cooperation in a threshold public bad game. The experiment’s setup allows us to investigate the issue of effort coordination between signatories and non-signatories to a climate agreement under the threat of a catastrophe. Motivated actors may signal willingness to lead by committing a share of investments to a ‘clean’ but less remunerative project. The game is parametrized such that the externality cannot be fully internalized by the coalition, so that some effort on the part of the second movers is required if the catastrophic losses are to be avoided. We manipulate both the relative returns of two investments and the extent to which the gains from leadership diffuse to second movers. We find that the likelihood of reaching a sizeable coalition of early investors in the clean technology is higher when the benefits are appropriated by the coalition. Conversely, spillovers can entice second movers’ adoption. |
| JEL: | C70 C92 Q50 |
| Date: | 2017–04–01 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:ehl:lserod:68931&r=all |
| By: | Adeline Gueret (Observatoire français des conjonctures économiques (OFCE)); Paul Malliet (Observatoire français des conjonctures économiques); Aurélien Saussay (Observatoire français des conjonctures économiques); Xavier Timbeau (Observatoire français des conjonctures économiques) |
| Abstract: | Le processus de coopération internationale pour lutter contre le dérèglement climatique a essuyé plusieurs revers depuis la signature des Accords de Paris en 2015 et la question des responsabilités respectives n'est toujours pas tranchée. La problématique sous-jacente, à savoir comment partager les efforts pour atteindre la neutralité carbone, est toujours en suspens et l'approche par les contributions déterminées au niveau national (INDCs en anglais) n'en a pas encore permis la résolution. Ces dernières années, le concept de budget carbone s'est imposé comme l'un des plus efficaces pour objectiver la contrainte climatique. Il repose sur l'idée que seule une quantité limitée d'émissions de carbone peut être relâchée dans l'atmosphère si l'on veut limiter la hausse de la température mondiale à +2°C par rapport à l'ère préindustrielle, et dans la mesure du possible à +1,5°C, comme décidé lors des Accords de Paris. En comparant ce à quoi notre budget carbone nous engage à ce qui est fait pour réduire notre empreinte carbone, nous calculons une distance à cette contrainte climatique. Exprimée en euros, cette distance, dénommée dette climatique, évalue ce que nous ne payons pas en reportant la mise en œuvre de mesures d'atténuation. En utilisant plusieurs règles de répartition de l'effort, et reconnaissant qu'elles ne font pas encore l'objet de négociations ni de consensus sur comment y parvenir, nous calculons cette dette climatique pour les principaux pays de l'UE. Trois recommandations de politiques publiques émergent de ce travail. Premièrement, il ne reste plus que quelques années avant que les principaux pays européens aient épuisé leur budget carbone compatible avec la cible de +2°C. Concernant celle de +1,5°C, la majorité des pays de l'UE ont déjà épuisé ce budget et sont donc en situation de déficit climatique excessif. De plus, la dette climatique apparaît comme l'un des enjeux majeurs des décennies à venir dans la mesure où elle représente déjà plus de 50 % du PIB de l'UE si l'on prétend rester sous la barre des 2°C de hausse de température (120 % pour rester sous celle des +1,5°C). Enfin, les résultats de notre étude sont sujets à de nombreuses hypothèses, à la fois éthiques et techniques, qui appellent à un approfondissement de cette évaluation, primordiale pour les politiques environnementales, de la part des institutions publiques et de centres de recherche indépendants. |
| Keywords: | Climat; Dette climatique; Accords de Paris |
| Date: | 2018–12 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:spo:wpmain:info:hdl:2441/2jodm3rjv58d29m4gl3c1nj8sj&r=all |