Оценка взаимосвязи между экономическим ростом, потреблением энергии и загрязнением окружающей среды в странах центральной Азии

В странах Центральной Азии существует сложная взаимосвязь между экономическим ростом, потреблением энергии и загрязнением окружающей среды. Увеличение экономического производства часто сопровождается ростом потребления энергии, что, в свою очередь, может привести к увеличению выбросов загрязняющих веществ. Однако существуют возможности для разрыва этой связи, например, за счет повышения энергоэффективности и перехода на возобновляемые источники энергии. С учетом экологических целей, заявленных на разных уровнях мирового сообщества, основная цель данного исследования заключается в проверке взаимосвязи между экономическим ростом, выбросами парниковых газов и потреблением энергии – так называемой модели «3E». Это позволяет разрабатывать рекомендации для разных стран. Анализ стран Центральной Азии (ЦА) с использованием панельных данных и временных рядов за период 1990–2024 гг. выявил значительные изменения во взаимосвязи между этими тремя переменными, особенно в результате пандемии COVID-19. Вследствие этого некоторым странам удалось достичь разъединения выбросов и экономического роста. Тем не менее сохраняющиеся углеродоемкие модели потребления энергии в странах Центральной Азии остаются серьезным препятствием, подчеркивая необходимость активизации усилий по внедрению зеленых технологий и переходу к устойчивому экономическому развитию.

1. Sobirov Y., Tukhtamurodov A., Karimov M., Bekjanov D., Avezov M. The impact of energy consumption, FDI, and economic growth on CO2 emissions in Central Asia. Empirical evidence from panel ARDL // E3S Web Conf. 2023, no. 449, pp. 04002. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344904002

2. Kurmanov N., Kenzhin Z., Aldabergenov N., Satbayeva A., Mussabalina D. Sustainable Development Challenges in Central Asia: Empirical Evidence on the CO2-Growth-Energy-Employment Nexus // International Journal of Energy Economics and Policy. 2025, no. 15(6), pp. 371–380. URL: https://doi.org/10.32479/ijeep.21322

3. Essadik E., Khalifa J. Carbon Dioxide Emissions and Its Socio-Economic Drivers Nexus: Empirical Evidence from MENA Countries // International Journal of Economy, Energy and Environment. 2024, no. 9(2), pp. 32–50. URL: https://doi.org/10.11648/j.ijeee.20240902.11

4. Turmunkh B.E. Renewable and Non-Renewable Energy Consumption, CO2 Emissions and Economic Growth in a Developing Country: Empirical Evidence from Kazakhstan // Asian Development Perspectives. 2020, no. 11(2), pp. 106–121. URL: https://doi.org/10.22681/ADP.2020.11.2.106

5. Caporin M., Cooray A., Kuziboev B., Yusubov I. New insights on the environmental Kuznets curve (EKC) for Central Asia // Empirical Economics. 2024, no. 66(5), pp. 2335–2354. URL: https://doi.org/10.1007/s00181-023-02520-9

6. Nguyen A.T. The Relationship between Economic Growth, Energy Consumption and Carbon Dioxide Emissions: Evidence from Central Asia // Eurasian Journal of Business and Economics. 2019, no. 12(24), pp. 1–15. URL: https://doi.org/10.17015/ejbe.2019.024.01

7. Wang J., Azam W. Natural resource scarcity, fossil fuel energy consumption, and total greenhouse gas emissions in top emitting countries // Geoscience Frontiers. 2024, no. 15(2), pp. 101757. URL: https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101757

8. Francés G.E., Marín-Quemada J.M., González E.S.M. RES and risk: Renewable energy’s contribution to energy security. A portfolio-based approach // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2013, no. 26, pp. 549–559. URL: https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.06.015

9. Ouyang X., Li Q., Du K. How does environmental regulation promote technological innovations in the industrial sector? Evidence from Chinese provincial panel data // Energy Policy. 2020, no. 139, pp. 111310. URL: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111310

10. González-Álvarez M.A., Montañés A. CO2 emissions, energy consumption, and economic growth: Determining the stability of the 3E relationship // Economic Modelling. 2023, no. 121, pp. 106195. URL: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106195

11. Rogelj J., Huppmann D., Krey V., Riahi K., Clarke L., Gidden M., Nicholls Z, Meinshausen M. A new scenario logic for the Paris Agreement long-term temperature goal // Nature. 2019, no. 573, pp. 357–363. URL: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1541-4

12. Karavias Y., Tzavalis E. Generalized fixed-T panel unit root tests // Scandinavian Journal of Statistics. 2019, no. 46, pp. 1227–1251. URL: https://doi.org/10.1111/sjos.12392

13. Bai J., Perron P. Estimating and testing linear models with multiple structural changes // Econometrica. 1998, no. 66(1), pp. 47–78. URL: https://doi.org/10.2307/2998540

14. Hubacek K., Chen X., Feng K., Wiedmann T., Shan Y. Evidence of decoupling consumption-based CO2 emissions from economic growth // Advances in Applied Energy. 2021, no. 4, pp. 100074. URL: https://doi.org/10.1016/j.adapen.2021.100074

15. Cohen G., Jalles J.T., Loungani P., Marto R. The long-run decoupling of emissions and output: Evidence from the largest emitters // Energy Policy. 2018, no. 118, pp. 58–68. URL: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.03.028

16. Freire-González J., Padilla Rosa E., Raymond J.L. World economies’ progress in decoupling from CO2 emissions // Scientific Reports. 2024, no. 14, pp. 20480. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-024-71101-2

17. Ehigiamusoe K.U., Lean H.H., Smyth R. The moderating role of energy consumption in the carbon emissions-income nexus in middle-income countries // Applied Energy. 2020, no. 261, pp. 114215. URL: https://doi.org/10.1007/s11356-020-12186-w

18. Balcilar M., Bekun F.V., Uzuner G. Revisiting the economic growth and electricity consumption nexus in Pakistan // Environmental Science and Pollution Research. 2019, no. 26, pp. 12158–12170. URL: https://doi.org/10.1007/s11356-019-04598-0

19. Cai Y., Sam C.Y., Chang T. Nexus between clean energy consumption, economic growth and CO2 emissions // Journal of Cleaner Production. 2018, no. 182, pp. 1001–1011. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.035

20. ВВП на душу населения по ППС (в постоянных международных долларах 2017 года) // База данных Всемирного банка. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.CD?locations=1W (accessed: 01.07.2025)

21. Выбросы парниковых газов на душу населения в эквиваленте // База данных World in Data. URL: https://ourworldindata.org/co2-and-greenhouse-gas-emissions (accessed: 01.07.2025)

22. Потребление первичной энергии на душу населения (кВт.ч/чел.) // База данных World in Data. URL: https://ourworldindata.org/energy (accessed: 01.07.2025)

23. Granger C.W., Newbold P. Spurious regressions in econometrics // Journal of Econometrics. 1974, no. 2, pp. 111–120. URL: https://doi.org/10.1016/0304-4076(74)90034-7

24. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root // Journal of the American Statistical Association. 1979, no. 74(366), pp. 427–431. URL: https://doi.org/10.2307/2286348

25. Perron P. The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis // Econometrica. 1989, no. 57(6), pp. 1361–1401. URL: https://doi.org/10.2307/1913712

26. Zivot E., Andrews D.W.K. Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unitroot hypothesis // Journal of Business & Economic Statistics. 2002, no. 20, pp. 25–44. URL: https://doi.org/10.1198/073500102753410372

27. Banerjee A., Lumsdaine R.L., Stock J.H. Recursive and sequential tests of the unit-root and trend-break hypotheses: Theory and international evidence // Journal of Business & Economic Statistics. 1992, no. 10, pp. 271–287. URL: https://doi.org/10.1080/07350015.1992.10509905

28. Lumsdaine R.L., Papell D.H. Multiple trend breaks and the unit-root hypothesis // The Review of Economics and Statistics. 1997, no. 79(2), pp. 212–218. URL: https://doi.org/10.1162/003465397556791

29. Ditzen J., Karavias Y., Westerlund J. Testing and estimating structural breaks in time series and panel data in Stata // Econometrics. 2021, no. 2110, pp. 14550. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.14550

30. Pesaran M.H., Smith R. Estimating long-run relationships from dynamic heterogeneous panels // Journal of Econometrics. 1995, no. 68, pp. 79–113. URL: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01644-F