Role of Banking Sector Performance in Renewable Energy Consumption: A Comparative Analysis of OECD Countries and the Western Balkans
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the impact of banking sector performance on renewable energy consumption and focuses on a panel of 43 countries, including 38 OECD countries and five Western Balkan countries for the period 2010-2022.Recognizing the crucial role of the banking sector in financing renewable energy investments, the study evaluates the influence of five key banking sector performance indicators: the ratio of cost to revenue, asset quality, return on assets, financial stability, and return on equity.The research employs both random and fixed effects models to analyze panel data for the OECD and Western Balkan countries.The Hausman Test results indicated that the Random Effects model was the most suitable for the OECD data, as it efficiently uses within and between country variations without correlation issues.For the Western Balkans, the Fixed Effects model was preferred, as it controls for unobserved heterogeneity that could bias the results.This methodological choice ensures robust and accurate econometric analysis tailored to the specific data characteristics of each region.The key findings of the study reveal that within OECD countries, there is a positive relationship between financial stability, the ratio of cost to revenue, and the return on assets with renewable energy consumption.On the other hand, our analysis shows that in the Western Balkan countries, the quality of banking assets stands out as a key factor influencing renewable energy consumption.These findings emphasize the banking sector's critical role in achieving sustainable energy transitions and show that specific financial policies, such as providing green loans, offering tax incentives for renewable energy investments, and implementing more strict asset quality regulations, could improve the effectiveness of renewable energy investment across different regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».