Scenario Modeling of Energy Policies for Sustainable Development

Abstract

У статті розглядається вплив сценаріїв економічного, екологічного та соціального розвитку на забезпечення сталого енергетичного розвитку. Статистичною базою дослідження були країни ЄС; період оцінки – з 2000 по 2019 рр. Інформаційною базою дослідження були дані Світового банку, Організації економічного співробітництва та розвитку та Європейської комісії. На основі узагальненого методу моментів досліджено залежність споживання енергії від факторів економічного, екологічного та соціального розвитку. Результати підтверджують позитивний зв’язок між споживанням відновлюваної енергії та ВВП на душу населення, прямими іноземними інвестиціями та виснаженням енергії. Було доведено негативний зв’язок між споживанням відновлюваної енергії, викидами CO2 та побутовими викидами газу. На основі інтелектуальних методів аналізу даних (методи з використанням одновимірного розгалуження CART та агломерації) країни були кластеризовані залежно від характеру політики розвитку енергетики; портрети цих кластерів були оформлені. Результати дослідження можуть бути корисними уповноваженим органам при визначенні найбільш ефективних механізмів формування та реалізації політики сталого енергетичного розвитку.

The article deals with the impacts of economic, ecological, and social development scenarios in ensuring sustainable energy development. EU countries were the statistical bases of the study; the assessment period was from 2000 to 2019. The information bases of the research were the World Bank, the Organization for Economic Cooperation and Development, and the European Commission data. Based on the generalized method of moments, the authors investigated the dependence of energy consumption on economic, environmental, and social development factors. The results confirm the positive relationship between renewable energy consumption and GDP per capita, foreign direct investment, and energy depletion. A negative relationship between the consumption of renewable energy, CO2 emissions, and domestic gas emissions was proved. Based on intelligent data analysis methods (methods involving one-dimensional branching CART and agglomeration), countries were clustered depending on the nature of the energy development policy; portraits of these clusters were formalized. The study results can be useful to authorized bodies when determining the most effective mechanisms for forming and implementing sustainable energy development policies.