2.1 Problemática económica y financiera en AL y en el mundo

El primer análisis bibliométrico realizado, considera como variable económica explicativa el PIB con las ER, se distinguen a los autores y los trabajos con mayor fuerza de enlace, lo cual representa una ponderación entre el número de documentos y el número de citas referentes a ER y a PIB.

Fuente: Elaboración propia

Fig. 1 Red de colaboración de autores PIB-ER 

En la Tabla 2, se observan los principales autores y las redes de colaboración entre ER y PIB. (Ozturk, Ilhan, 2021), obtuvo 28 documentos en estudio.

En un nuevo estudio (^{Al-mulali et al., 2013}), se investigó a 108 países con diferentes ingresos, donde se reconocen los efectos bidireccionales a largo plazo entre el aumento en el PIB y el consumo de ER; el estudio revela que un 79 % de los países analizados tienen efectos bidireccionales positivos a largo plazo y de retroalimentación, a diferencia del 19 % de los países que no mostraron relaciones entre ambas variables sugiriendo neutralidad entre ellas y solo el 2 % de los países en estudio mostró una relación unidireccional lo que refiere un comportamiento de conservación, Tabla 3.

Por otro lado (Ozturk, Ilhan) trabajo con (Tugcu, Can Tansel), en su análisis de un modelo auto regresivo con retardos distribuidos (ADRL), se reconocieron también los efectos positivos bidireccionales entre el PIB y la ER en países del G7 compuesto por Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, Reino Unido, Estados Unidos y la Unión Europea (UE), en un periodo que cubre hasta 2009, (^{Tugcu et al., 2012}). El único estudio que mostró un comportamiento unidireccional fue para la región de Estados Unidos en un periodo de 1960 a 2007 (^{Menyah & Wolde-Rufael, 2010}).

Otra de las variables representativas en el crecimiento de la ER se considera a la apertura comercial, la cual es reconocida como el antecedente requerido para la liberalización de la cuenta de capital y sugiere que se debe promover el crecimiento del sistema bancario para obtener resultados positivos en el desarrollo del mercado de valores. En este sentido se comprende que a mayor nivel de apertura financiera se requiere un adecuado desarrollo legal para estimular el desarrollo del mercado de acciones.

Fuente: Elaboración propia

Fig. 2 Red de colaboración de autores OTR-ER 

La liberación de la cuenta de capital como uno de los tres componentes de la balanza de pagos, se ve beneficiada con la apertura comercial en las naciones, como se menciona en (^{Chinn & Ito, 2006}) “La liberalización de la cuenta de capital puede conducir al desarrollo de los sistemas financieros a través de varios canales, puede reducir el costo del capital y aumentar su disponibilidad para los prestatarios, eliminación de los controles de capital, permite a los inversores nacionales y extranjeros participar en una mayor diversificación de cartera y eliminar las instituciones financieras ineficientes y aumentar la disponibilidad de crédito”.

Para el caso de los mercados financieros se obtuvieron 3,113 documentos en WoS, analizando los artículos con más citas se forman principalmente 2 clúster conectados en los cuales puede distinguirse a (Shahbaz, Muhammad), nuevamente en la lista de los principales en redes de colaboración en temas de MFIN y ER, sin embargo los artículos que tienen mayor fuerza de enlace pertenecen a los cinco autores que se muestran a continuación.

Es reconocido en (^{Shahbaz et al., 2021}), que el desarrollo financiero promueve la demanda de energía renovable, es decir, todo aumento en el nivel de calidad y eficiencia de los intermediarios financieros traerán beneficios en el desarrollo tecnológico de este sector, por otro lado, se considera que el crecimiento económico, es decir el aumento en el valor del PIB en un periodo, disminuye el consumo de energías renovables, su argumento final concluye que el desarrollo financiero desencadena una demanda creciente de fuentes de energía amigables.

Fuente: Elaboración propia

Fig. 3 Red de conceptos emergentes, MFIN-ER 

Se propone contemplar los indicadores que revelen el comportamiento referente a la evolución de los mercados financieros y las instituciones financieras, como se ha estudiado anteriormente en (^{Frutos-Bencze et al., 2019}), la penetración en la matriz energética de las fuentes renovables requieren un análisis en la estructura financiera de los países de estudio, se concluye en su análisis que “el despliegue de energías renovables parece ser independiente del crecimiento económico en términos de crecimiento del PIB”, sin embargo; en el modelo que se formula en esta investigación, el crecimiento del PIB en cada país es analizado en conjunto con las variables financieras, económicas y la inversión de cada país en I + D para revelar el papel de dichas variables en la evolución del sector energético renovable.

En la Tabla 6 y Fig. 4 se reconoce el comportamiento entre la evolución de las instituciones financieras y la ER en el mundo.

Se ha señalado en diversos contextos los beneficios de la globalización para economías en desarrollo, en particular el acceso a los desarrollos tecnológicos que trae en consecuencia la creación de capacidades energéticas, como se resalta en (Koengkan et al. 2019), el desempeño económico aumenta de acuerdo al nivel de transferencia tecnológica que se encuentra al alcance de los países, por lo cual esta investigación revela de origen no solo de la participación de la globalización como motor del desempeño energético renovable en AL a partir del análisis de las variables económicas y financieras, sino del papel que juegan centros de investigación en la innovación tecnológica, lo que advierte el crecimiento en energías renovables.

Fuente: Elaboración propia

Fig. 4 Red de colaboración de Autores IFIN-ER  

Se argumenta en la literatura que las preferencias en inversiones por parte de sectores financieros desarrollados tienden aumentar en sus industrias en crecimiento y disminuyen la inversión de sus industrias en declive que aquellos con sectores financieros subdesarrollados. (^{Chinn & Ito, 2006b}).

El crecimiento de los mercados financieros, el desarrollo de las Instituciones financieras y la apertura comercial, proponen un dinamismo en el comercio internacional, que favorece al desarrollo económico regional (^{Wurgler, 2000}).

Se ha verificado que el desarrollo financiero, se ha beneficiado a partir del desarrollo de instituciones, con una mayor actividad económica, reflejado en una reducción en el costo de capital, y crecimiento en sus mercados financieros más competitivos con mayor posibilidad de impulsar inversiones, lo que evidencia como mecanismo de desarrollo industrial a la mejoramiento de los mercados financieros, reconociendo la importancia de la asignación de capital así como, el papel que juegan los mercados bursátiles a partir de las oportunidades de inversión, sin embargo; es importante destacar la importancia que juega el estado y las empresas en una asignación eficiente para el desempeño adecuado de la economía en los derechos de los inversores minoritarios y los inversores a gran escala, buscando mayor competitividad a partir de políticas adecuadas de acuerdo a los requerimientos globales.

Fig. 5 Red de colaboración de países ID-ER 

2.2 Problemática energética de fuentes renovables en AL y el mundo

En esta sección se describe el estado actual energético de AL y del mundo, tiene como objetivo plantear la situación a la cual se enfrenta AL frente a los países líderes en energéticos renovables. Para elaborar un enfoque comparativo es necesario reconocer las tendencias energéticas globales; en este sentido se reconoce un comportamiento ascendente en el consumo de energéticos en todas las escalas, desde las grandes industrias hasta los pequeños consumidores, lo que aparenta que el rumbo del abastecimiento energético requiere un planeta cada vez más electrificado. Se reconoce a continuación el comportamiento respecto a los datos más recientes entre la capacidad instalada de energía renovable en el mundo, definido para las principales seis fuentes de generación de energía renovable en 2020, y la generación de energía renovable en 2018, de acuerdo con los datos más recientes que ofrece la agencia internacional de energías renovables (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021})

Es importante resaltar la importancia que existe en tomar como indicador energético a la generación de energía renovable para este análisis, ya que refleja la actividad económica en ejecución a diferencia de la capacidad instalada.

La Tabla 8 refleja los principales países generadores de energía hidroeléctrica y eólica en el mundo, en el sector hidroeléctrico se destaca a Brasil como el único participante representante de América latina en segundo lugar, superado únicamente por China con 358 [GW] poco más de tres veces la capacidad instalada de Brasil, el resto de la matriz hidroenergética mundial lo componen USA, Canadá, y Rusia la generación de energía hidroeléctrica en China en 2020 alcanzó cerca de 1,232,000 [GWh] y obtuvo primer lugar de energía generada en contraste con Brasil en segundo lugar en 2020 con cerca de 389,000 [GWh] que representa alrededor de la cuarta parta de China, por lo que puede distinguirse una diferencia entre la comparación de la capacidad instalada y la generación de energía hidroeléctrica entre ambos países.

En el caso de la energía eólica; se observa en la Tabla 9 a China como líder en la generación de energía, seguido de USA, Alemania, India y España, respectivamente, lo que se percibe como un mayor avance en la implementación de proyectos de GER y un mejor avance en el desarrollo de capacidades tecnológicas en este sector para estos países.

Para la energía solar se repiten las posiciones entre China y USA como representante en primer lugar y segundo lugar en la generación de energía solar.

Para el caso de bioenergía China representa nuevamente el primer lugar teniendo la posición de líder para las cuatro tecnologías anteriores. Es importante resaltar que en 2020 Brasil obtuvo el segundo lugar en capacidad instalada, sin embargo; en 2018 USA, tenía el segundo lugar en generación con cerca de 54,000 [GWh] generados a diferencia de Brasil quien en tercer lugar en generación generó cerca de 53,000 [GWh] como se muestra en la Tabla 11.

En las Tablas 12 y 13 se distinguen distintos actores para la energía geotérmica y energía marina en la matriz ER a diferencia con las cuatro energías anteriores, en la energía geotérmica no incluye la participación de la república China, destaca en primer lugar a USA, y seguido por Indonesia , Filipinas, Turquía y Nueva Zelanda y en particular con la energía marina la República de Corea, Francia y el Reino Unido aparecen en los principales generadores de ER, debido a las ventajas geográficas que y el aprovechamiento de este recurso.

En la Fig. 6 se muestra la capacidad instalada por país de AL donde se observa a Brasil como líder, seguido por México, mientras que Republica Dominicana tiene la menor participación. Se considera para este estudio, 16 países en la región de AL, compuesta por América del sur, América central y el caribe, como bloque de análisis en la región que servirá como comparación ante el comportamiento de la GER entre AL y el mundo.

Fig. 6 Capacidad instalada ER [MW]. América latina 2020 Fuente: (^{IRENASTAT, 2021}). Capacidad y generación. Elaboración propia 

3.1 Datos

La importancia de identificar de manera adecuada el comportamiento de las variables del modelo econométrico que describen la evolución de la energía renovable en el mundo y AL toma un papel fundamental en el desarrollo de esta investigación y provienen de relacionar la capacidad de generación energética per capita, por seis tecnologías de generación renovable con cinco variables económicas y financieras y parte del planteamiento en (^{Khezri et al. 2021}),

Para iniciar el análisis de los datos, se desarrolla, un programa elaborado en Visual Basic, que permite obtener a partir de un modelo de panel la generación de energía renovable per cápita para cada país en cada periodo de tiempo en cada una de las tecnologías energéticas. Los datos obtenidos son modelados a partir de las aproximaciones logarítmicas correspondientes, (^{Wooldridge, 2012}), Ec. (1), Ec (2).

El logaritmo se utiliza para diferentes aplicaciones, en econometría por la capacidad de eliminar el efecto de las unidades de las variables sobre los coeficientes, permiten agregar mayor estabilidad en los regresores y disminuir los errores atípicos para mayores aproximaciones. Cuando los cambios son pequeños se utiliza 100*log (x) = ∆x . Ec. (1). (^{Wooldridge, 2012}). El dato que se utiliza para determinar la correlación de los valores son los residuos o términos de error asociados a las perturbaciones alrededor de la media de cada tecnología en cada periodo en sus términos logarítmicos. Los resultados de los coeficientes calculados son elasticidades.

Para detectar correlaciones entre las perturbaciones, las variables que se utilizan son medidas a partir de una regresión de sus residuos mínimos cuadráticos y se obtienen las estadísticas de las variables en estudio donde se reconocen los datos que serán utilizadas para conocer los residuos de los errores rezagados en el tiempo, con ello se obtiene la base de datos de 31 países por 19 años para 11 variables en estudio.

3.2 Declaración de Variables

Por medio de las variables; HYD _it , SOL _it , WIN _it , BIO _it , GEO _it y MAR _it , se recupera la información que representa la generación de energía renovable en el periodo t, para cada país i, en el periodo de 2000 a 2019 para los cinco países con mayor participación en la matriz energética mundial y los 16 países que tienen mayor participación en la generación de energía renovable en AL en 2019. Para las variables energéticas, la generación de energía renovable en el mundo y en AL se toman en consideración la población de cada país y su crecimiento en cada periodo (anual) de 2000 a 2019 como se muestran en el apéndice A.1 (^{World Bank Group - International Development, Poverty, & Sustainability, 2021}). Fue necesario obtener la generación de energía por cada una de las seis fuentes renovables. Generación de energía hidroeléctrica, apéndice A.2 (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021}). Generación de energía eólica, apéndice A.3 (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021}). Generación de energía solar, apéndice A.4 (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021}). Generación de bioenergía, apéndice A.5 (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021}). Generación de energía geotérmica apéndice A.6 (^{IRENA. International Renewable Energy Agency, 2021}). Generación de energía marina, apéndice A.7 en AL y el mundo. Las variables por estudiar son, la generación de energía hidroeléctrica, solar, eólica, bioenergética, marina y geotérmica, a partir de cinco variables económicas y financieras. Tabla 16.

Los datos para reconocer el comportamiento de la apertura comercial, el PIB, I + D, la os mercados e instituciones financieras en los países que han tenido mayor participación en GER en el mundo y en AL, se obtienen de las estadísticas de los indicadores de desarrollo mundial de datos de (^{World Bank Group - International Development, Poverty, & Sustainability, 2021}) y del (^{Fondo Monetario Internacional, 2021}) Los datos del PIB per capita, para cada país puede consultarse en el apéndice B.1. para las variables de apertura comercial (OTR), apéndice B.2. Índice de desarrollo de mercados financieros, apéndice B.3. Índice de desarrollo de instituciones financieras, apéndice B.4. Gasto en investigación y desarrollo, apéndice B.5. Las seis tecnologías de GER , son descritas como función del logaritmo del PIB , Ln PIB _it , el logaritmo de apertura comercial Ln OTR _it , el logaritmo del porcentaje de PIB invertido en actividades de I+D Ln RD _it , el desarrollo financiero, reflejado en el crecimiento de los mercados financieros Ln FM _it , y el desarrollo de las instituciones financieras Ln FI _it , para el caso de las variables energéticas la aproximación utilizada corresponde a la Ec. (2), donde REN, se refiere a cada una de las seis tecnologías de GER en estudio. La variable PIB _it , aporta al modelo el comportamiento de una nación referente al valor de mercado de sus bienes y servicios producidos dentro del país, OTR _it = Apertura comercial, se consideran las exportaciones e importaciones divididas por el PIB, FM _it = Desarrollo del mercado financiero, FI _it = Desarrollo de la instituciones financieras, el desarrollo del mercado de valores, la inversión extranjera directa, y el fortalecimiento de las instituciones financieras estimulan el uso de energía renovable. RD _it = Gasto en investigación y desarrollo (% del PIB). Mide el desarrollo de capacidades tecnológicas a partir de las inversiones destinadas a las actividades de (I + D) correspondientes a cada país medidas como porcentaje del PIB.

4.1 Resumen y Estadísticas de variables construidas AL y en el mundo

Se utilizan datos de los principales países del mundo en GER durante 2000-2019 para evaluar los factores que afectan el desarrollo para los cinco países con mayor participación en la matriz energética mundial y los 16 países que tienen mayor participación en GER en AL.

En la Tabla 17 se muestran los datos correspondientes para la generación de energía hidroeléctrica en el mundo de 2000 a 2019.

Para la obtención de los modelos que representan el comportamiento de la GER en el mundo se consideran los principales países para cada tecnología, es decir; para el caso de hidroenergía los países con los cuales realizamos el estudio corresponden a China, Brasil, USA, Canadá y Rusia ver apéndice (C.1-C3). Con ello las variables económicas, y financieras relacionadas al modelo (ver apéndice (C.4-C.7)) consideran el comportamiento de estos cinco países como lideres en la evolución del sector.

De igual manera para cada tecnología se consideran las variables económicas y financieras correspondientes a los cinco países lideres en cada una de ellas, los datos calculados se observan en el apéndice (D.1-D.3), (E.1-E.3), (F.1-F.3), (G.1-G.3), (H.1-H.3).

Para el estudio en AL se consideraron 16 países para un total de 20 periodos de tiempo, lo que nos permite tener 320 observaciones para cada una de las tecnologías renovables, así como para cada variable económica y financiera ver apéndice (I.1-I.3).

Una vez elaborada la base de datos, se presenta la Tabla 18 referente a la GER en AL per capita en el periodo de 2000 a 2019 y el resumen de los indicadores económicos y financieros que serán utilizados para la obtención de los modelos en dicha región.

En la Tabla 18 se muestra el resumen de estadísticas de las variables en estudio para AL.

Para realizar el análisis para los principales países del mundo se obtienen los datos de cada tecnología de GER apéndice (J.1-J.3), con los datos correspondientes a las variables económicas, financieras y de I+D de los países que sean lideres en generación en el mundo, se ofrece también un resumen de cada una de las seis tecnologías de GER con los datos de las variables explicativas que serán utilizadas para la construcción del (ELIO), apéndice (K.1-K.6).

A título ilustrativo, en, “Notas complementarias, apartado 3”, se describe el procedimiento en la obtención de los modelos, las pruebas de especificación y autocorrelación empleadas, así como el procedimiento para calcular el modelo corregido para hidroenergía en AL.

La base de datos elaborada se exporta al programa (^{R- Studio, 2021}) en el cual se obtiene un modelo para cada tecnología en AL y el mundo, y es posible realizar pruebas de especificación a cada uno, a fin de reconocer si existen problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o normalidad y determinar si cumple con ser un ELIO. En las “Notas complementarias, apartado 3” se observa el modelo obtenido por MCO para el caso de GER hidroeléctrica en el mundo, se muestra la ecuación corregida por el método de Cochrane-Orcutt para generación de energía hidroeléctrica en el mundo.

Con relación a la idea anterior, también a título ilustrativo se muestra también en “Notas complementarias, apartado 3” la obtención de los modelos y las pruebas de especificación y autocorrelación, así como obtención del modelo corregido propuesto para hidroenergía en este caso y para los principales GER por cada tecnología en el mundo.

Criterios de Valoración, p-valué < 5 %, Zona de rechazo de H0.

5.1 Estadísticas del modelo obtenido por MCO en el mundo

En la siguiente sección se muestran los resultados obtenidos al calcular cada uno de los modelos de regresión lineal múltiple obtenida por MCO para AL y el mundo apéndice (L.1, L.2), en la Tabla 20, se muestran los coeficientes calculados y el resultado de aplicar la prueba Ramsey a cada modelo, a fin de identificar aquellos que estén mal especificados, ya sea por heterocedasticidad, no normalidad o autocorrelación, apéndice (M.1- M.6).

El primer punto a considerar para identificar si el modelo es un (ELIO), consiste en reconocer si el p-valué es menor que el nivel de significancia, en este caso se rechaza la hipótesis nula (H ₀ ), y el modelo podría considerarse como mal especificado para la energía hidroeléctrica y geotermia se obtienen un valor mayor al nivel de significancia establecido que en este caso considera un valor de 5%, lo que podría suponer que los coeficientes y el modelo obtenido es adecuado; sin embargo para garantizar la ausencia de autocorrelación de primer orden y de orden superior, se realizan las pruebas de correlación de Durbin-Watson y de Breusch-Godfrey. Las ecuaciones que representan el comportamiento de las seis tecnologías renovables en el mundo obtenidas por MCO son:

5.2 Estadísticas del modelo Obtenido por MCO en AL

Para AL se llevó a cabo el mismo análisis realizado a los países del mundo, en el apéndice (L.1, L.2), se observan los resultados de calcular los coeficientes por MCO para cada tecnología renovable, se observan variables significativas para cada uno de los modelos. El valor de p-valué calculado a partir de MCO para AL en hidroenergía, energía eólica y solar es superior a 0.05 por lo tanto se considera que los modelos están bien especificados, a diferencia de la generación por bioenergía y geotermia que reflejan un valor inferior a 5%. Tabla 24.

A continuación, se muestran las ecuaciones obtenidas a partir de los coeficientes calculados, para el caso de energía marina no se cuenta con datos para AL.

De igual manera se calcularon también los coeficientes de las variables explicativas, para AL por MCO, en este caso, la energía hidroeléctrica, eólica y solar tienen un p- valué superior al nivel de significancia establecido lo que sugiere un modelo adecuado, sin embargo, se requiere aplicar nuevamente las pruebas de autocorrelación para asegurarlo