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Enregistrement W4404732212 · doi:10.1108/jes-06-2025-0433

The Impact of Sovereign Credit Ratings on Renewable Energy Policy Development in Africa

2024· preprint· en· W4404732212 sur OpenAlexaff
Oussama Ben Hmiden, Jean-Charles Garibal, Abderrahman Jahmane, Didier Tatoutchoup

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySovereigntyBusinessEconomicsFinancial systemPolitical sciencePoliticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study presents novel empirical evidence on the complex relationship between sovereign credit ratings and the development of renewable energy policies across African countries. The aim is to clarify how these ratings influence renewable energy investment and address gaps in understanding this relationship in developing regions. Design/methodology/approach We employ a nonlinear panel data approach, specifically the Panel Smooth Transition Regression (PSTR) model, to investigate the relationship across 32 African countries from 2000 to 2020. Findings Our analysis reveals a nonlinear, inverted-U-shaped relationship: countries with lower sovereign credit ratings (below 7.93 notches) see higher investment in renewable energy as improved creditworthiness lowers financing costs. In contrast, countries with higher ratings tend to reallocate investment toward sectors with short-term financial returns, thereby reducing renewable energy capacity. The threshold effect shows that the benefits of improving ratings for renewable energy development vary significantly across rating levels. Research limitations/implications These findings are significant for policymakers, development finance institutions, and investors seeking to accelerate Africa's renewable energy transition. The implications extend to other developing regions where credit ratings affect investment flows. Policymakers must mitigate the potential crowding-out effect for sovereign states that exceed the critical threshold through targeted incentives and green financing frameworks. Originality/value This study is the first to examine the impact of sovereign credit ratings on renewable energy financing in Africa. It connects to the existing economic literature by providing insights into the interaction between sovereign risk and renewable energy policy, using advanced econometric techniques to identify previously unexplored threshold effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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