The Impact of Sovereign Credit Ratings on Renewable Energy Policy Development in Africa
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».