RESUMEN: El objetivo principal de este trabajo en analizar el efecto que tiene el crecimiento económico de los países sobre las emisiones de 𝐶��𝑂��!. Para llevarlo a cabo hemos utilizado el término urbanización (población nacional que reside en zonas urbanas) en representación del crecimiento económico. Para ello, se ha utilizado un panel de datos compuesto por 32 de los 35 países que conforman la OCDE entre 2000 y 2014. Para explicar de como fluctúan las emisiones de 𝐶��𝑂��! , hemos utilizado cuatro variables más que representan características demográficas (población), económicas (PIB per cápita y gasto en I+D) y energéticas (energía consumida) de cada país. Los estudios realizados con anterioridad han fijado la existencia de 3 relaciones distintas ya que algún estudio plantea que la relación entre emisiones de gases efecto invernadero es positiva, otros plantean que es negativa y otros autores afirman que depende de la renta de país o incluso que varía en función de la evolución económica describiendo una forma de U invertida. En este contexto, se llevará a cabo un análisis paramétrico de regresión de las emisiones de 𝐶��𝑂��! sobre la población, el PIB per cápita, la energía consumida, el gasto en I+D y la urbanización, llegando a la conclusión de que las estimaciones no eran significativas. Finalmente dotaremos a nuestro modelo de más flexibilidad, realizamos en segundo lugar una estimación semiparamétrica que evitará problemas de mala especificación.
ABSTRACT: The main objective of this paper is to analyze the effect that countries' economic growth has on 𝐶�𝑂�! emissions. To carry this out, we have used the term urbanization (national population residing in urban areas) to represent economic growth. To do this, we create a data panel made up of 32 of the 35 countries that make up the OECD between 2000 and 2014. To explain how emissions of 𝐶�𝑂�! fluctuate, we have used four variables that represent demographic (population), economic (GDP per capita and R&D expenditure) and energy (energy consumed) characteristics of each country. Studies carried out previously have established the existence of 3 different relationships, since some study states that the relationship between greenhouse gas emissions is positive, others state that it is negative and other authors state that it depends on the country's income or even that it varies depending on the economic evolution describing an inverted U shape. In this context, we made a parametric regression analysis of 𝐶�𝑂�! emissions on population, per capita GDP, energy consumed, R&D expenditure and urbanization. We are concluding that the estimates were not significant. In order to give our model more flexibility, we carry out a semi-parametric estimation, in the second place, which will avoid problems of bad specification.
