Análise dos Determinantes do Investimento em Energias Renováveis nos Países Africanos: Uma Abordagem Econométrica

Abstract

Esta tese tem como objetivo analisar os impulsionadores do investimento em energias renováveis nos países africanos, utilizando uma abordagem econométrica. Foram aplicados três modelos econométricos amplamente utilizados na literatura: o modelo de regressão linear (pooled), o modelo de dados em painel e o modelo de efeitos aleatórios. No modelo de regressão linear, foram identificados os principais determinantes do investimento em energias renováveis nos países africanos, considerando variáveis como ambiente regulatório, incentivos fiscais, disponibilidade de recursos naturais, infraestruturas e acesso a financiamento. Esse modelo permitiu avaliar o impacto individual desses fatores no investimento. Em seguida, o modelo de dados em painel foi aplicado, incorporando a dimensão temporal e transversal dos dados. Esse modelo levou em consideração a variação entre os países ao longo do tempo, proporcionando uma análise mais robusta dos impulsionadores do investimento em energias renováveis na região africana. Além disso, o modelo de efeitos aleatórios também foi utilizado, agregando os dados de todos os países africanos. Esse modelo permite estimar os efeitos médios dos determinantes do investimento em energias renováveis, considerando as características comuns da região como um todo. Os resultados obtidos por meio desses modelos econométricos forneceram insights significativos sobre os determinantes do investimento em energias renováveis nos países africanos. Essas descobertas contribuem para a compreensão dos fatores que impulsionam ou limitam o investimento nesse setor, oferecendo subsídios para a formulação de políticas eficazes e estratégias de desenvolvimento sustentável.

This thesis aims to analyze the drivers of renewable energy investment in African countries using an econometric approach. Three widely used econometric models were applied: the linear regression model, the panel data model, and the pooled random effects model. The linear regression model identified the main determinants of renewable energy investment in African countries, considering variables such as regulatory environment, fiscal incentives, availability of natural resources, infrastructure, and access to financing. This model allowed for assessing the individual impact of these factors on investment. The panel data model was then used, incorporating the temporal and cross-sectional dimensions of the data. This model accounted for the variation between countries over time, providing a more robust analysis of the drivers of renewable energy investment in the African region. Additionally, the pooled random effects model was employed, aggregating data from all African countries. This model allowed estimating the average effects of the determinants of renewable energy investment, considering the common characteristics of the region as a whole.The results obtained through these econometric models provided significant insights into the determinants of renewable energy investment in African countries. These findings contribute to understanding the factors that drive or limit investment in this sector, providing support for the formulation of effective policies and sustainable development strategies.