## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Pengaruh Konsumsi Non-Renewable dan Renewable Energy , Green Technology , dan Covid-19 Terhadap Green Growth
Aniendhya Azzahra Puri Prananta 1 , Sri Indah Nikensari 2 , Siti Fatimah Zahra 3 123 Universitas Negeri Jakarta E-mail: aniendhya@gmail.com , indah_nikensari@unj.ac.id , sitifatimah@unj.ac.id
Article History: Received: 10 Juli 2024 Revised: 27 Juli 2024
Accepted: 30 Juli 2024 Abstract: Kondisi lingkungan yang semakin memburuk dan kuantitas sumber daya alam yang menipis dapat menjadi ancaman terhadap pertumbuhan ekonomi. Intensitas emisi menggambarkan efisiensi penggunaan sumber daya alam dan energi, serta keberlanjutan lingkungan dalam kaitannya dengan nilai ekonomi. Semakin rendah intensitas emisi di suatu negara akan berdampak pada semakin efisien penggunaan sumber daya dan energi, serta menjadikan suatu negara yang terindikasi positif dalam hal pertumbuhan hijau dan keberlanjutan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi pengaruh konsumsi energi tak terbarukan, energi terbarukan, green technology, serta Covid-19 terhadap intensitas emisi di ASEAN dan Amerika Latin. Untuk menguji hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode regresi data panel dengan data sekunder dari tahun 2017-2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumsi non-renewable dan renewable energy berpengaruh signifikan terhadap intensitas emisi di ASEAN dan Amerika Latin. Sementara itu, green technology tidak berpengaruh signifikan terhadap intensitas emisi di ASEAN dan Amerika Latin. Covid- 19 memberikan pengaruh yang signifikan pada intensitas emisi di ASEAN, namun tidak berpengaruh pada intensitas emisi di Amerika Latin. Hingga saat ini, baik ASEAN dan Amerika Latin masih terus melakukan upaya mengurangi intensitas emisi untuk mendukung
green growth guna mencapai pembangunan yang bekelanjutan.
Keywords: Energi, Ekonomi Hijau, Pertumbuhan
PENDAHULUAN Sustainable Development Goals (SDGs) merupakan suatu upaya untuk mendukung perubahan dunia ke arah yang lebih berkelanjutan. SDGs telah ditetapkan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) pada September 2015 untuk menyempurnakan sekaligus menggantikan Millennium Development Goals (MDGs) yang telah dimulai sejak tahun 2000 guna mengatasi penghinaan akibat kemiskinan. UNDP (2024) menyebutkan bahwa SDGs mencakup isu-isu yang
berdampak terhadap dunia dan diharapkan dapat menjadi upaya akhir guna menciptakan dunia yang lebih berkelanjutan baik di bidang sosial, ekonomi dan lingkungan. Green growth dapat menjadi pendukung utama pembangunan yang berkelanjutan. Hal ini dikarenakan green growth merupakan pertumbuhan dengan memastikan bahwa aset alam terus menyediakan sumber daya serta peran lingkungan untuk mendukung kesejahteraan masyarakat, seperti meminimalisir emisi gas rumah kaca yang dihasilkan oleh aktivitas ekonomi.
Green growth berfokus pada hubungan serta saling ketergantungan antara perekonomian dan ekosistem yang memberikan dasar untuk mengoperasionalkan konsep keberlanjutan (Adamowicz, 2022). Bank dunia mendefinisikan green growth sebagai pertumbuhan yang dapat menjamin efisiensi sumber daya, mengurangi polusi dan degradasi lingkungan, serta mencegah berbagai bencana melalui pengelolaan modal alam dan lingkungan secara keseluruhan. OECD menjelaskan bahwa green growth berarti mengupayakan pertumbuhan dan pembangunan ekonomi sekaligus mencegah degradasi lingkungan, hilangnya keanekaragaman hayati, dan penggunaan sumber daya alam yang tidak rasional.
Hal ini sejalan dengan Perjanjian Paris pada Desember 2015 yang merupakan kesepakatan internasional dengan tujuan untuk mengurangi emisi gas rumah kaca secara global dan memperkuat ketahanan terhadap dampak perubahan iklim (Anggraini, Uksan, & Widodo, 2023). Hampir seluruh negara di dunia telah bergabung dan berkomitmen terhadap pengurangan emisi secara drastis di tahun 2050 dengan mengikuti perjanjian paris, dengan tujuan mencapai green growth termasuk negara-negara di kawasan ASEAN dan Amerika Latin. Hal ini dikarenakan penyebab utama dari pemanasan global di setiap negara ialah emisi gas rumah kaca (Liu, Guo, & Xiao, 2019). Oleh karena itu, upaya untuk mengurangi emisi gas rumah kaca perlu dilakukan untuk mencapai green growth . Intensitas emisi menggambarkan efisiensi penggunaan sumber daya alam dan energi, serta keberlanjutan lingkungan dalam kaitannya dengan nilai ekonomi. Semakin rendah intensitas emisi di suatu negara akan berdampak pada semakin efisien penggunaan sumber daya dan energi, semakin rendah tingkat emisi terhadap kegiatan ekonomi suatu negara, serta menjadikan suatu negara yang terindikasi positif dalam hal pertumbuhan hijau dan keberlanjutan. Tingginya intensitas emisi sering kali menyebabkan biaya lingkungan yang tinggi, seperti untuk menanggulangi polusi udara dan air, kerusakan ekosistem, dan dampak perubahan iklim. Biaya ini dapat merugikan pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang karena masyarakat akan dihadapi oleh biaya kesehatan yang lebih tinggi, kerusakan infrastruktur, dan penurunan produktivitas pertanian.
Pandemi Covid-19 memberikan peluang serta tantangan terhadap green growth . Pada aspek lingkungan Covid-19 memberikan peluang yaitu berkurangnya tingkat emisi gas rumah kaca akibat pembatasan mobilisasi penduduk (Ukhurebor et al., 2022). Namun, pada sektor ekonomi. Covid-19 memberikan tantangan terhadap pertumbuhan ekonomi. Zhao et al., (2021) dalam penelitiannya menyebutkan Covid-19 menyebabkan terganggunya rantai pasokan global, serta turunnya permintaan barang dan jasa yang berdampak pula pada rendahnya harga. Covid-19 memberikan dampak kepada seluruh negara di dunia, tidak terkecuali negara-negara di kawasan ASEAN dan Amerika Latin.
ASEAN merupakan salah satu zona ekonomi paling aktif di dunia. Namun, selama proses industrialisasi dan modernisasi negara-negara di kawasan ini telah mencapai tingkat pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan standar hidup yang terus meningkat, namun kawasan ini masih menghadapi tantangan keberlanjutan yang parah akibat degradasi lingkungan (Ho et al., 2021). Faktor penyebab degradasi lingkungan salah satunya diakibatkan oleh kegiatan produksi dan konsumsi yang masih berketergantungan oleh bahan bakar fosil sehingga menyebabkan emisi gas

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2548
rumah kaca relatif tinggi. Di samping itu, kawasan Amerika Latin yang merupakan salah satu jaringan energi global yang paling bersih, dengan 45 persen produksi energi berasal dari Pembangkit Listrik Tenaga Air (UNDP, 2023). Namun, tingkat kontribusi kawasan Amerika Latin terhadap emisi global masih ada sebesar 3 persen, yang artinya tetap dapat menimbulkan risiko terhadap pembangunan yang ramah lingkungan. Ketergantungan terhadap ekspor komoditas primer yang mengharuskan sejumlah negara melakukan eksploitasi sumber daya alam secara berkelanjutan merupakan faktor penyebabnya (Valdecantos, 2023). Gambar 1 Intensitas Emisi

## Sumber: Our World in Data
Gambar 1 menunjukkan bahwa intensitas emisi gas rumah kaca di kawasan ASEAN lebih tinggi jika dibandingkan dengan kawasan Amerika Latin. Sejak tahun 2017 hingga 2022, rara- rata intensitas emisi di kawasan Amerika Latin tidak pernah mencapai angka 0,10 persen. Hal tersebut berbanding terbalik dengan rata-rata intensitas emisi di kawasan ASEAN yang sejak tahun 2015 hingga 2021 selalu berada pada angka di atas 0,10 persen.
Pada tahun 2017-2022 Vietnam merupakan negara dengan rata-rata intensitas emisi gas rumah kaca paling tinggi dibandingkan negara ASEAN lainnya yaitu mencapai 0,18 persen. Hal tersebut sebagian besar didorong oleh pertumbuhan signifikan dalam permintaan listrik. Sektor energi bertanggung jawab atas lebih dari separuh emisi negara, diikuti oleh pertanian, proses industri, dan limbah. Selain itu, pada tahun 2022 terdapat permasalahan internal di negara Vietnam yang menyebabkan ketidakpastian investasi transisi energi ramah lingkungan. Sedangkan, di kawasan Amerika Latin terdapat Peru dengan rata-rata intensitas emisi gas rumah kaca paling rendah yaitu sebesar 0,6 persen pada tahun yang sama. Hal ini dikarenakan ada dukungan program dari United States Agency for International Development (USAID) untuk meningkatkan pengelolaan dan tata kelola sumber daya alam, serta produksi berkelanjutan. USAID mendukung prioritas iklim pemerintah Peru melalui serangkaian program dengan tujuan membatasi emisi gas rumah kaca (USAID, 2023).
Land et al (2021) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa produksi dan konsumsi energi, khususnya pembakaran bahan bakar fosil merupakan kontributor utama pelepasan gas rumah kaca ke atmosfer, khususnya karbon dioksida dengan konsentrasi paling fluktuatif. Kawasan
ASEAN masih sangat bergantung pada sumber daya tak terbarukan, yang mengeluarkan lebih banyak emisi rumah kaca dan menduduki peringkat ke-3 penghasil gas rumah kaca terbesar (Suki et al., 2022). Hal tersebut dikarenakan kawasan ASEAN masih sangat bergantung pada sumber energi fosil seperti batu bara, minyak bumi, dan gas alam untuk memenuhi kebutuhan energi mereka. Pembakaran bahan bakar fosil ini menghasilkan emisi gas rumah kaca, yang berkontribusi pada pemanasan global dan perubahan iklim.
Sementara itu, International Energy Agency (IEA) menyatakan bahwa bahan bakar fosil menyumbang sekitar dua pertiga dari bauran energi di kawasan Amerika Latin, jauh lebih rendah dibandingkan rata-rata global yang sebesar 80 persen, hal ini disebabkan oleh 60 persen penggunaan energi terbarukan dalam pembangkitan listrik. Pada kawasan Amerika Latin bahan bakar fosil mendominasi banyak sektor pengguna akhir, dan minyak bumi merupakan bahan bakar utama yang digunakan dalam transportasi. Namun, penggunaan biofuel dalam transportasi jalan raya adalah dua kali lipat dibandingkan rata-rata global (International Energy Agency, 2023). Selain itu, terdapat faktor pendukung lain untuk meminimalisir intensitas emisi yaitu dengan meningkatkan penggunaan energi terbarukan dan penggunaan teknologi yang ramah lingkungan. Energi terbarulam akan berdampak pada peningkatan pertumbuhan kinerja yang berkelanjutan (Mohsin, Hesary, Iqbal, & Saydaliev, 2022). Lau et al (2022) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa sumber daya energi terbarukan di kawasan ASEAN berkisar dari rendah hingga sedang dan tidak merata secara geografis. Kontribusi energi terbarukan terhadap total konsumsi energi primer telah menurun dalam dua dekade terakhir, meskipun kapasitas instalasinya meningkat. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat penambahan kapasitas energi terbarukan saat ini tidak memadai untuk memungkinkan ASEAN mencapai net-zero pada tahun 2050. Namun, pada tahun 2016, perekonomian ASEAN menetapkan target sebesar 23% untuk menjamin pasokan energi primernya dari sumber terbarukan pada tahun 2025 (Nepal, Phoumin, & Khatri, 2021).
Sementara itu, United Nation Development Programme (UNDP) menyatakan bahwa kawasan Amerika Latin memiliki potensi dalam mencapai net-zero di tahun 2050 yang didukung oleh perkembangan energi surya. Sektor transportasi merupakan sumber emisi gas rumah kaca terbesar di Amerika Latin. Hidrogen ramah lingkungan yang dikombinasikan dengan pembangkit energi surya menghadirkan peluang bagi kawasan ini tidak hanya sebagai solusi untuk penyimpanan energi di daerah terpencil, namun juga untuk mempercepat transisi ke transportasi rendah emisi. Namun, saat ini hanya terdapat dua negara yang telah mengimplementasikan, yaitu Chili dan Kolombia. Kedua negara tersebut mengalami kemajuan paling pesat di seluruh dunia, dengan armada listrik sebanyak 1.223 bus dan 3.000 kendaraan ringan di Chile dan sekitar 1.589 bus dan 6.500 kendaraan ringan di Kolombia (International Energy Agency, 2023). Hal ini masih perlu terus dikembangkan supaya peralihan teknologi ramah lingkungan semakin merata di wilayah tersebut.
Kemudian, g reen technology dapat menjadi solusi terhadap masalah lingkungan karena membantu menyeimbangkan dan pembangunan ekonomi berkelanjutan dengan pengelolaan lingkungan yang lebih baik. Sharif et al (2023) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa negara- negara maju berhasil mencapai kualitas lingkungan yang lebih baik karena teknologi maju yang secara signifikan mengurangi polusi dan memperbaiki kondisi lingkungan. Pengembangan dan penerapan teknologi ramah lingkungan sebagian besar dilakukan dalam konteks strategi pertumbuhan ramah lingkungan nasional dan transisi energi. Hal ini terjadi karena perekonomian di seluruh dunia telah menetapkan target untuk mengurangi emisi gas rumah kaca dan meningkatkan teknologi energi terbarukan yang menawarkan jalur dan kemungkinan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2550
dekarbonisasi. Banyak negara berkembang sudah mulai mengadaptasi strategi terkait pertumbuhan hijau ke dalam agenda pembangunan ekonomi mereka.
Pemerintahan ASEAN dan otoritas lainnya telah melakukan upaya dengan menyumbangkan sumber daya yang signifikan untuk penelitian terkait Sustainable Green Technologies (STGs). Dari tahun 1990 hingga 2016, Malaysia mengalami koordinasi global terkuat dalam klaim paten SGTs, diikuti oleh Filipina, Thailand, Indonesia, dan Vietnam. Namun, saat ini pemerintah negara-negara ASEAN belum menunjukkan kemajuan yang cukup dalam memanfaatkan kemajuan teknologi untuk pertumbuhan ekonomi, perlindungan lingkungan, dan pencapaian tujuan pembangunan yang berkelanjutan (Rehman & Holy, 2022).
Amerika Latin memiliki potensi sebagai sumber dan perintis penerapan teknologi ramah lingkungan yang diperlukan untuk membangun ketahanan iklim dan dekarbonisasi bumi. Dengan berkembangnya inovasi di sektor teknologi ramah lingkungan, terdapat peluang besar untuk membuat kebijakan guna membantu mengembangkan dan mengadopsi teknologi yang diperlukan untuk mitigasi dan adaptasi iklim sekaligus menciptakan lingkungan lokal yang lebih sehat, kesejahteraan bumi, dan lingkungan hidup. dan kekayaan. Pemerintah setempat menyatakan bahwa terdapat peluang untuk mengalihkan setidaknya $10,25 triliun setiap tahunnya menuju belanja ramah lingkungan melalui pengadaan publik saja (Bank Dunia, 2018).
Berdasarkan pemaparan di atas, memunculkan sebuah dugaan bahwa peralihan non- renewable energy ke renewable energy , serta pemanfaatan green technology memberikan peluang untuk mengurangi emisi gas rumah kaca yang dapat mendukung pencapaian green growth . Dengan demikian, diperlukan kajian empiris mengenai Pengaruh Konsumsi Energi Tak Terbarukan dan Energi Terbarukan, serta Green Technology terhadap Intensitas Emisi dengan Covid-19 sebagai Variabel Dummy, agar kebijakan mengenai investasi dan pengembangan renewable energy dan green technology tepat sasaran sehingga target intensitas emisi yang rendah dapat tercapai. Hal itulah yang melatarbelakangi penelitian ini yang akan menganalisis keterkaitan antara konsumsi non-renewable dan renewable energy , serta green technology terhadap intensitas emisi pada masa sebelum dan sesudah pandemi. Jadi, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan membandingkan perkembangan non-renewable dan renewable energy , serta green technology di ASEAN dan Amerika Latin, serta menganalisis pengaruhnya terhadap intensitas emisi.

## LITERATURE REVIEW
Kuznet (1955) menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi ialah kenaikan kapasitas dalam jangka panjang dari negara yang bersangkutan untuk menyediakan berbagai barang ekonomi kepada penduduknya. Kenaikan kapasitas itu sendiri dapat dimungkinkan oleh adanya kemajuan atau penyesuaian-penyesuaian teknologi, institusional (kelembagaan) dan ideologis terhadap berbagai tuntutan yang ada. Ekonom yang mengembangkan teori Neo Klasik yaitu Robert Sollow dan Trevor Swan sejak tahun 1950-an. Menurut teori ini, pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang berketergantungan terhadap tiga faktor utama yaitu; (1) investasi dalam modal fisik; (2) pertumbuhan penduduk; (3) kemajuan teknologi. Pendapatan perkapita suatu negara dipercaya dapat mencapai peningkatan melalui peningkatan investasi dalam modal fisik yang nantinya akan berdampak pula terhadap peningkatan produktivitas dan pertumbuhan ekonomi.
Bank Dunia (2012) mendefinisikan green growth sebagai pertumbuhan ekonomi yang efisien dalam penggunaan sumber daya alam dengan meminimalkan polusi dan memperhatikan dampak lingkungan, serta memperhitungkan bahaya alam dan peran pengelolaan lingkungan dan sumber daya alam dalam mencegah bencana fisik. Pembangunan berkelanjutan yang didasari oleh
Brundtland Report merupakan prinsip inti dalam mendorong green growth . Intensitas Emisi merupakan besaran emisi gas rumah kaca yang dilepaskan ke atmosfer per satuan aktivitas tertentu (Permen ESDM No.16/2022). Definisi lain menyebutkan bahwa intensitas emisi merupakan jumlah emisi gas rumah kaca per unit output ekonomi, yang biasanya diukur melalui PDB di tingkat nasional (Kementerian PPN/Bappenas, 2020). Adapun formula dari intensitas emisi, yaitu:
Intensitas Emisi = ����� ����� ��� ����ℎ ���� ���
Intensitas emisi karbon penting karena memungkinkan kita untuk mengukur efisiensi energi suatu negara. Dengan mengurangi intensitas emisi, suatu negara dapat menjadi lebih ramah lingkungan dan mengurangi dampaknya terhadap perubahan iklim.
Berbagai cara dapat digunakan untuk mengurangi intensitas emisi karbon. Salah satunya adalah dengan beralih ke renewable energy seperti angin, matahari, dan tenaga air, yang menghasilkan emisi karbon yang lebih rendah dibandingkan dengan bahan bakar fosil. Teknologi penangkapan dan penyimpanan karbon (CCS) juga dapat membantu dengan menangkap emisi karbon dari proses industri dan menyimpannya di bawah tanah, mengurangi jumlah CO2 yang masuk ke atmosfer. Secara keseluruhan, mengurangi intensitas emisi karbon memerlukan kombinasi kebijakan, teknologi, dan perubahan perilaku (Sullivan, 2023).
Reddy (2009) menyatakan energi menjadi salah satu tolak ukur bagi proses pembangunan ekonomi suatu negara. Keberadaan energi dianggap dapat menggantikan kekuatan manusia pada sektor pertanian, industri dan pelayanan rumah tangga. Reddy juga berpendapat bahwa peningkatan energi akan merangsang aktivitas ekonomi sejalan dengan penggunaan energi baru oleh masyarakat yang sesuai dengan kebutuhan dan kebudayaan masyarakat tersebut.
Arindya (2018:27) menjelaskan keterkaitan energi dengan sektor lainnya akan memengaruhi kegiatan ekonomi baik level makro maupun mikro. Pada tingkat makro, energi berdampak pada produktivitas di sektor-sektor ekonomi strategis seperti dalam menambah total Produk Domestik Bruto (PDB) suatu negara. Ketersediaan energi juga akan berpengaruh terhadap investasi. Kemudian, ketersediaan energi akan memengaruhi pertumbuhan ekonomi dan distribusi ekonomi dalam jangka panjang. Energi dibedakan menjadi dua macam yaitu energi tak terbarukan dan energi terbarukan.

## 1. Energi Tak Terbarukan
Arindya (2018:26) mendefinisikan sumber daya alam dan energi yang tidak dapat diperbaharui ( non-renewable ) sebagai sumber daya alam dan energi yang habis sekali pakai. Contohnya bijih mineral dan bahan bakar fosil. Apabila pemanfaatan sumber daya alam dan energi yang tidak dapat diperbaharui dilakukan secara berlebihan, maka akan menyebabkan kelangkaan terhadap sumber daya alam dan energi tersebut. Ketika terjadi kelangkaan pada sumber daya alam atau energi, baik yang disebabkan oleh keterbatasan komoditas maupun kenaikan harga energi, maka sektor lain seperti sektor ekonomi, sosial dan politik juga akan terpengaruh. Contoh energi yang tidak terbarukan, yaitu bahan bakar fosil dan energi nuklir.

## 2. Energi Terbarukan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2552
Haryanto (2017) mendefinisikan energi terbarukan sebagai energi yang bersifat intrinsik bagi lingkungan dan tidak menyebabkan polusi kimia atau radioaktif, serta tidak meningkatkan konsentrasi emisi CO2 di atmosfer. Arindya (2018:26) menjelaskan bahwa energi terbarukan ( renewable energy ) merupakan energi yang dapat diperbaharui dan dihasilkan kembali baik secara alamiah maupun melalui bantuan manusia. Peningkatan penggunaan sumber renewable energy dapat menjadi solusi untuk mengurangi penggunaan bahan bakar fosil, terutama untuk pembangkit listrik. Definisi lain menjelaskan bahwa renewable energy adalah sumber daya energi yang secara alamiah tidak akan habis dan dapat berkelanjutan jika dikelola dengan baik, contohnya panas bumi, biofuel, aliran air sungai, panas surya, angin, biomassa, biogas, ombak laut dan suhu kedalaman laut (PerPres No.5/2006).
Maryono & Istiana (2008) menjelaskan definisi teknologi ialah usaha pengambangan dan penerapan berbagai peralatan atau sistem untuk menyelesaikan persoalan-persoalan yang dihadapi oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari. Manfaat potensial utama dari inovasi green technology adalah bahwa mereka dapat secara substansial mengurangi biaya mitigasi emisi dengan pengembangan teknologi yang lebih terjangkau dan berkinerja lebih baik. Dengan demikian, jika mereka dapat diadopsi dengan baik, inovasi ini dapat mengarah pada pengurangan dramatis dalam emisi karbon melalui pengurangan emisi karbon per unit output yang memegang teknologi saat ini tetap (peningkatan efisiensi) dan pengenalan teknologi baru yang selanjutnya menurunkan emisi karbon (kemajuan teknologi) (Du & Li, 2019). Green technology memiliki peran penting sebagai sarana adaptasi perubahan iklim yang penting dalam memberikan perspekti baru mengenai pembangunan berkelanjutan.

## METODE PENELITIAN
Jenis data pada penelitian ini adalah data sekunder. Pengumpulan data dihimpun dari berbagai sumber, antara lain jurnal dan website. Beberapa sumber termasuk Bank Dunia, Our World in Data dan OECD. Sumber-sumber tersebut memberikan informasi mengenai topik yang berbeda, termasuk statistik ekonomi.
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Teknik analisis data yang diterapkan dalam studi ini adalah penggunaan analisis regresi data panel. Data panel ialah perpaduan antara data time series dan cross section (Ajija, Sari, Setianto, & Primanti, 2011). Pada studi ini, data cross- section berasal dari 5 nergara di kawasan ASEAN dan 5 negara di kawasan Amerika Latin, sementara data time series mencakup 8 tahun dari tahun 2017 – 2022. Jumlah total data yang dipakai dalam analisis mencapai 320 data, yang memadukan data cross-section dan time series dalam format data panel.
Model persamaan regresi data panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
IE = α + β 1 CNRE 1it + β 2 CRE 2it + β 3 GT 3it + β 4 CV 4it + Ɛ it Keterangan:
α
: Konstanta ( intercept ) β 1… β 3 : Koefisien regresi ( slope ) IE : Intensitas Emisi CNRE : Konsumsi Non-Renewable Energy

## CRE : Konsumsi
Renewable Energy
GT : Green Technology
CV : Covid-19
Ɛ : Kesalahan regresi
it : Obbjek ke-i dan Waktu ke-t
Terdapat tiga model pilihan yang dipakai untuk mengoperasikan data panel, yakni (Ajija et al., 2011):
1. Common Effect Model (CEM) dengan sederhana menggabungkan semua data time series dan cross-section menjadi satu keseluruhan.
2. Fixed Effects Model (FEM), mempertimbangkan kemungkinan bahwa peneliti akan menghadapi isu omitted-variables , yang dapat mengakibatkan perubahan dalam intercept time series atau cross-section . Model dengan fixed effects menambahkan variabel dummy untuk memperbolehkan perubahan intercept tersebut
3. Random Effects Model (REM), meningkatkan efisiensi proses least square dengan memasukkan kesalahan dari cross-section dan time series . Model random effects merupakan bentuk variasi dari estimasi generalized least square (GLS).
Untuk memilih model di antara ketiga analisis tersebut, beberapa teknik pengujian diperlukan, seperti Uji Chow , Uji Hausman , dan Uji Lagrange Multiplier (LM). Pengujian LM diperlukan jika Uji Chow mengindikasikan bahwa model common effects sesuai, sedangkan Uji Hausman memperlihatkan bahwa model random effects cocok.
Gujarati & Porter (2009) menyatakan bahwa metode estimasi data panel model pengaruh acak ( random effect ) ialah model yang menggunakan metode generalized least square (GLS). Sedangkan metode estimasi data panel model pengaruh gabungan ( common effect ) dan model panel pengaruh tetap ( fixed effect ) adalah model yang menggunakan ordinary least square (OLS). Jika hasil penelitian menyatakan bahwa model yang sesuai adalah metode GLS, maka tidak perlu memenuhi asumsi klasik. Namun, jika hasil yang sesuai adalah OLS, maka perlu dilakukan uji asumsi klasik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Intensitas emisi suatu negara menunjukkan tingkat efisiensi energi guna menjadi salah satu tolak ukur ketercapaian green growth negara tersebut. Semakin rendah intensitas emisi suatu negara menandakan semakin efisien energi di negara tersebut. Berdasarkan rumus intensitas emisi, di tahun 2017-2022 kawasan Amerika Latin memiliki rata-rata tingkat intensitas emisi yang lebih rendah jika dibandingkan dengan ASEAN. Selama periode 2017-2022, Filipina dan Chili masing- masing merupakan negara dengan intensitas emisi terendah di ASEAN dan Amerika Latin. Tahun 2022 Filipina memiliki nilai intensitas emisi 0,07% dan Chili sebesar 0,04%. Artinya kedua negara tersebut memiliki efisiensi energi yang baik jika dibandingkan dengan negara yang lain dari masing-masing kawasan baik ASEAN dan Amerika Latin.
Table 1 Intensitas Emisi ASEAN 2017 2018 2019 2020 2021 2022

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Filipina 0.08% 0.08% 0.07% 0.07% 0.07% 0.07% Indonesia 0.17% 0.17% 0.20% 0.18% 0.17% 0.16% Malaysia 0.15% 0.13% 0.13% 0.14% 0.13% 0.12% Thailand 0.10% 0.09% 0.08% 0.08% 0.08% 0.09% Vietnam 0.18% 0.17% 0.18% 0.18% 0.18% 0.15% Rata- Rata 0.14% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.12% Amerika Latin 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Chili 0.05% 0.04% 0.05% 0.05% 0.04% 0.04% Kolombia 0.08% 0.07% 0.08% 0.09% 0.08% 0.08% Peru 0.07% 0.06% 0.06% 0.06% 0.06% 0.06% Venezuela 0.10% 0.10% 0.12% 0.14% 0.14% 0.17% Ecuador 0.08% 0.08% 0.07% 0.07% 0.07% 0.07% Rata- Rata 0.08% 0.07% 0.08% 0.08% 0.08% 0.08%

## Sumber: Data diolah Peneliti
Sejak tahun 2017-2022, rata-rata konsumsi fosil di negara ASEAN lebih tinggi jika dibandingkan dengan Amerika Latin. Di tahun 2017-2021 rata-rata konsumsi fosil di ASEAN terus berada pada angka di atas 1.000 TWh, setiap tahunnya mengalami peningkatan, hingga di tahun 2022 mencapai angka 1.284,24 TWh. Sedangkan di Amerika Latin, rata-rata konsumsi fosil tertinggi berada pada tahun 2022 hanya mencapai 409,25 Twh. Data mengenai konsumsi fosil dalam penelitian ini didapatkan dari Our World in Data dan dapat ditemukan dalam Gambar 2 dan 3.

## Gambar 2 Konsumsi Fosil ASEAN

## Gambar 3 Konsumsi Fosil Amerika Latin

## Sumber: Our World in Data
ASEAN dan Amerika Latin pada tahun 2017-2022 masing-masing sudah mengkonsumsi energi primer yang berasal dari renewable energy . Namun, secara rata-rata Amerika Latin lebih unggul dalam penggunaan renewable energy . Selama lima tahun, rata-rata konsumsi renewable energy di Amerika Latin konsisten pada angka di atas 20% dan di tahun 2020-2021 mecapai 30%. Sedangkan konsumsi renewable energy di ASEAN masih di bawah 20% selama lima tahun tersebut. Data mengenai konsumsi renewable energy dalam penelitian ini didapatkan dari Our World in Data dan dapat ditemukan dalam Gambar 4 dan 5.
Gambar 4 Gambar 5

## Konsumsi Renewable Energy ASEAN Konsumsi Renewable Energy Amerika Latin

## Sumber: Our World in Data
Selama periode 2017-2022, persentase perkembangan teknologi ramah lingkungan di ASEAN dan Amerika Latin tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Masing-masing negara sudah mulai mengembangkan teknologi ramah lingkungan. Namun, di tahun 2022 rata-rata persentase teknologi ramah lingkungan di ASEAN hanya meningkat 8,57% atau lebih rendah jika dibandingkan dengan Amerika Latin yang berada pada angka 17,62% di tahun yang sama. Data mengenai persentase perkembangan teknologi ramah lingkungan dalam penelitian ini didapatkan dari OECD Data dan dapat ditemukan dalam Gambar 6.

## Gambar 6 Persentase Perkembangan Teknologi Ramah Lingkungan
Sumber: OECD Data
Untuk mengetahui pengaruh antara konsumsi non-renewable dan renewable energy , green technology , dan Covid-19 terhadap Intensitas Emisi di ASEAN dan Amerika Latin, digunakan analisis regresi data panel terhadap 5 negara di ASEAN dan 5 negara di Amerika Latin tahun 2017-2022. Analisis data menunjukkan bahwa beberapa faktor yang diteliti berpengaruh signifikan terhadap intensitas emisi di kedua wilayah tersebut.
Tabel 2 memberikan rangkuman hasil pengujian untuk menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi intensitas emisi di negara-negara ASEAN. Tabel 3 memberikan ringkasan hasil tes untuk negara-negara Amerika Latin. Setiap tabel menggambarkan hasil pengujian dengan menggunakan pilihan model terbaik yang meliputi uji Chow, uji Hausman dan uji LM (jika diperlukan), disertai dengan hasil uji asumsi klasik (jika diperlukan), dan model persamaan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
regresi data panel terbaik.
Table 2 Ringkasan Uji Model Negara-Negara ASEAN
Variabel Dependen: Intensitas Emisi
Chow test: - prob. c-s F - prob. Chi-square 0.0000 0.0000 Hausman test: - prob. c-s random 1.0000 Lagrange Multiplier test: - prob. Breusch-Pagan 0.0252 Kesimpulan: Model terbaik adalah REM Variabel Random Effects Model Konstanta t-stat 2.00E-05 (0.153867)* Konsumsi Energi Tak Terbarukan t-stat 5.65E-05 (10.32401)*** Konsumsi Energi Terbarukan t-stat -0.002534 (-8.582420)*** Green Technology t-stat -0.000706 (-1.251888)* Covid-19 (Variabel Dummy) t-stat
-0.000143 (-3.729420)*** R 2 Adj. R 2
F-stat 0.560421 0.490088 7.968147 Keterangan: *Sig. < 10% ; ** Sig. <5% ; *** Sig. < 1%
Tabel 2 menunjukkan bahwa berdasarkan hasil uji Chow, uji Hausman, dan uji LM, model persamaan yang terbaik adalah Random Effect Model (REM). Jika hasil pemilihan model yang terbaik menggunakan model random effect , maka tidak perlu melakukan uji asumsi klasik.
Tabel tersebut menunjukkan bahwa jika nilai variabel independen mendekati nol maka intensitas emisi akan meningkat. Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap intensitas emisi di wilayah ini pada periode 2017-2022 adalah konsumsi non-renewable energy (sig. <1%), konsumsi renewable energy (sig. <1%), dan Covid-19 sebagai variabel dummy (sig. <1%). Sedangkan, green technology memiliki pengaruh yang lemah terhadap intensitas emisi (sig. <10%). Koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.56 menunjukkan bahwa 56% variabel intensitas emisi di ASEAN dipengaruhi oleh variabel-variabel yang diajukan dalam penelitian ini, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel-variabel di luar penelitian ini.
ASEAN telah mencapai perkembangan ekonomi yang luar biasa selama beberapa dekade terakhir, namun pertumbuhannya sangat bergantung pada sumber daya alam. Ketika sumber daya alam di wilayah ini semakin menipis akibat perubahan iklim semakin intensif, maka biaya terkait dengan lingkungan hidup pun meningkat. Negara-negara di kawasan ini perlu melakukan transisi
pertumbuhan ekonomi hijau ke dalam rencana pembangunan nasional mereka.
International Energy Agency (IEA) menyebutkan bahwa sejak tahun 2000 energi terbarukan di ASEAN selalu mengalami peningkatan secara bertahap. Penerapan beragam renewable energy (misalnya tenaga air, angin, fotovoltaik surya, bioenergi, dan panas bumi). Hal ini dapat mempercepat transisi energi ramah lingkungan dan menjadikan ASEAN sebagai pemasok energi berkelanjutan yang solid di pasar global dan menarik investasi energi.
Sementara itu, negara-negara di kawasan ASEAN masih menghadapi banyak tantangan untuk mempercepat transformasi green technology , biaya yang tinggi merupakan salah satu hambatan utama dalam penerapan transformasi green technology . Bain dan Tamasek (2022) menyebutkan bahwa perlu melakukan lebih banyak investasi pada startup teknologi ramah lingkungan di seluruh ASEAN. Contohnya seperti yang tertera pada laporan investasi ASEAN tahun 2022 yang menyebutkan bahwa dari 100 startup di ASEAN yang didanai oleh investor, hanya 3 persen yang aktif di sektor teknologi ramah lingkungan. Meskipun demikian, saat ini inovasi teknologi yang ramah lingkungan di kawasan ASEAN masih terus dikembangkan.
Covid-19 telah menguji ketahanan perekonomian ASEAN dan menunjukkan kerentanan mereka terhadap kemiskinan dan kesenjangan akibat guncangan eksternal. Pandemi ini menyebabkan penyusutan pertumbuhan di negara-negara ASEAN. Untuk menghadapi permasalahan tersebut, pemerintah dan bank sentral negara-negara ASEAN telah memperkenalkan berbagai paket stimulus ekonomi sejak pertengahan tahun 2020, untuk memitigasi dampak wabah COVID-19. Sektor industri di Asia Tenggara dapat mengatasi krisis tersebut dan kembali lebih kuat dari sebelumnya. Hal ini dilakukan dengan mengadaptasi efisiensi dan konservasi energi dalam pengelolaan, operasional, dan bangunan dapat mempercepat pemulihan bisnis. ASEAN menerapkan strategi pemulihan ekonomi dengan percepatan investasi transformasi teknologi di sektor industri. Beberapa praktik terbaik yang perlu dipertimbangkan adalah Energy Management System (EnMS), Building Automation Systems (BAS) , and Virtual Desktop Infrastructure (VIDI) (Fatika & Safrina, 2021).
Table 3 Ringkasan Uji Model Negara-Negara Amerika Latin
Variabel Dependen: Intensitas Emisi Chow test: - prob. c-s F - prob. Chi-square
0.0000 0.0000 Hausman test: - prob. c-s random 1.0000 Lagrange Multiplier test: - prob. Breusch-Pagan
0.0001 Kesimpulan: Model terbaik adalah REM Variabel Random Effects Model Konstanta t-stat -0.000627 (-1.785008)* Konsumsi Energi Tak Terbarukan t-stat 9.30E-07 (3.937513)***

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Konsumsi Energi Terbarukan t-stat -0.003927 (-3.582918)*** Green Technology t-stat -3.26E-06 (-0.009644)* Covid-19 (Variabel Dummy) t-stat
-4.80E-05 (-0.903361)* R 2 Adj. R 2
F-stat 0.374373 0.274273 3.739982
Keterangan: *Sig. < 10% ; ** Sig. <5% ; *** Sig. < 1%
Tabel 3 menunjukkan bahwa berdasarkan hasil uji Chow, uji Hausman, dan uji LM, model persamaan yang terbaik adalah Random Effect Model (REM). Dikarenakan hasil pemilihan model yang terbaik menggunakan model random effect , maka tidak perlu melakukan uji asumsi klasik.
Intensitas emisi di kawasan Amerika Latin sangat signifikan (prob < 5%) dipengaruhi oleh konsumsi non-renewable dan renewable energy . Sedangkan, green technology dan Covid-19 tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Berdasarkan hal tersebut, jika konsumsi energi tak terbarukan meningkat sebesar 1% maka intensitas emisi akan meningkat 9,3%; jika konsumsi energi terbarukan naik 1% maka intesitas emisi akan mengalami penurunan sebesar 0,3%; apabila pengembangan green technology meningkat 1% maka intensitas emisi akan turun 3,26%; dan jika Covid-19 mengalami peningkatan maka intensitas emisi akan turun 4,8%. Semakin tinggi tingkat intensitas emisi menandakan efisiensi energi yang rendah dan menghambat green growth. Sebaliknya, semakin rendah intensitas emisi akan meningkatkan efisiensi energi dan mendorong green growth .
Koefisien R 2 sebesar 0,37 menunjukkan bahwa 37% variasi perubahan intesitas emisi dipengaruhi oleh variabel independen penelitian ini, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti. Adj. R 2 sebesar 0,27 karena terdapat dua variabel independen intensitas emisi. UNDP (2022) menyebutkan inovasi green technology di Amerika Latin belum sepenuhnya dikembangkan dikarenakan biaya yang tinggi terutama di bidang transportasi yang memerlukan investasi yang signifikan. Negara-negara tersebut terus mengidentifikasi dan meningkatkan kapasitas, transfer teknologi dan sistem informasi untuk mendukung implementasi pertumbuhan hijau. Dengan demikian, Latin America Economic Outlook (LEO) pada tahun 2022 mengusulkan kebijakan yang kuat dan komprehensif untuk memajukan transisi ramah lingkungan di Amerika Latin. Salah satunya untuk melakukan transformasi lebih lanjut terhadap green technology yang dapat meningkatkan efisiensi energi.
Covid-19 sebagai variabel dummy pada penelitian ini tidak memiliki pengaruh terhadap intensitas emisi. Hal ini disebabkan oleh tindakan pemerintah di kawasan Amerika Latin yang masih kurang berkelanjutan dan belum mampu menarik pembiayaan swasta untuk berinvestasi dalam inisiatif efisiensi energi atau mengurangi risiko yang terkait dengan proyek baik sebelum dan sesudah pandemi (Loureiro et al., 2021). Oleh karena itu, akan dilakukan kembali agenda efisiensi energi pada wilayah ini yang disebut sustainable development scenario (SDS) untuk mendukung pemulihan pasca Covid-19 guna menghadapi tantangan mitigasi perubahan iklim dan harga energi yang tinggi (Bank Dunia, 2022)
Secara umum, rata-rata intensitas emisi di ASEAN dan Amerika Latin mengalami stagnansi dan tidak memiliki perubahan yang signifikan. ASEAN memiliki rata-rata intensitas emisi 0,12% di tahun 2022 atau hanya turun 0,01% jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya yaitu 0,13% sejak tahun 2019. Sedangkan, Amerika Latin mengalami stagnansi intensitas emisi sebesar 0,08% sejak tahun 2018-2022. Hal ini masih perlu diperhatikan, dikarenakan tingkat intensitas emisi dapat menjadi salah satu penghambat green growth di setiap negara. Oleh karena itu, perlu dilakukan segala upaya untuk mengurangi intensitas emisi guna mendukung pencapaian green growth dan pembangunan yang berkelanjutan.
Terdapat beberapa faktor yang terbukti memiliki pengaruh yang signifikan terhadap intensitas emisi, namun ada pula yang memiliki pengaruh lemah terhadap intensitas emisi . Selain dipengaruhi oleh faktor-faktor yang dibuktikan dalam penelitian ini, kurang optimalnya upaya mengurangi intensitas emisi di kedua wilayah tersebut kemungkinan besar juga dipengaruhi oleh masih minim pembiayaan hijau dan investasi pada renewable energy dan green technology . Kemudian, kebijakan pemerintah, seperti pembatasan konsumsi non-renewable energy , masih perlu ditingkatkan kembali guna mendukung pencapaian green growth dan pembangunan berkelanjutan.

## KESIMPULAN
Intensitas emisi di ASEAN dan Amerika Latin cenderung stagnan sejak tahun 2017-2022. Kawsan ASEAN memiliki intensitas emisi lebih tinggi jika dibandingkan dengan Amerika Latin. Artinya, Amerika Latin lebih efisien dalam penggunaan energi yang dapat mendukung green growth pada negara-negara di wilayah tersebut. Di sisi lain, dalam hal pengembangan green technology , baik ASEAN maupun Amerika Latin masih perlu dikembangkan, seperti melakukan investasi guna beralih pada teknologi yang lebih ramah lingkungan. Namun, pandemi Covid-19 menyebabkan ASEAN masih lebih unggul dalam investasi pada teknologi ramah lingkungan, hal ini dilakukan untuk meningkatkan efisiensi energi di wilayah tersebut. Sementara itu, Pemerintah Amerika Latin saat ini sedang mengembangkan sustainable development scenario (SDS) untuk mendukung pemulihan pasca Covid-19 guna menghadapi tantangan mitigasi perubahan iklim dan harga energi yang tinggi.

## DAFTAR REFERENSI
Adamowicz, Mieczysław. (2022). A green concept of economic growth and development. Economic and Regional Studies/Studia Ekonomiczne i Regionalne , 15 (2), 158–180.
Ajija, Scochrul R., Sari, Dyah W., Setianto, Rahmat H., & Primanti, Martha R. (2011). Cara Cerdas Menguasai EViews . Retrieved from https://scholar.google.co.id/citations?view_op=view_citation&hl=id&user=- Kn12yoAAAAJ&citation_for_view=-Kn12yoAAAAJ:YsMSGLbcyi4C Anggraini, D., Uksan, A., & Widodo, P. (2023). Analisa Konflik Lingkungan Hidup pada Program Food Estate di Kalimantan Tengah ditinjau dari Perspektif Nationally Determined Contribution (NDC). Jurnal Kewarganegaraan , 7 (2), 2497–2504. Retrieved from http://journal.upy.ac.id/index.php/pkn/article/view/5833%0Ahttps://journal.upy.ac.id/inde x.php/pkn/article/download/5833/3406

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2560
Arindya, Radita. (2018). ENERGI . Bank Dunia. (2022). Realizing the Potential of Energy Efficiency in Latin America and the . Retrieved
from https://documents1.worldbank.org/curated/en/099854005092338445/pdf/IDU0541d1c410 4cfd0449a089b90f7882cb769c0.pdf
Du, Kerui, & Li, Jianglong. (2019). Towards a green world: How do green technology innovations affect total-factor carbon productivity. Energy Policy , 131 , 240–250. Fatika, Herninta Lagoon, & Safrina, Rika. (2021). Energy Efficiency as the Industry’s Way to Survive the Covid-19 Crisis (2021) . Gujarati, Damodar N., & Porter, Dawn C. (2009). Basic Econometrics . Haryanto, Agus. (2017). Energi Terbarukan . Ho, Chi Minh, Nguyen, Luong Tan, Vo, Anh The, & Vo, Duc Hong. (2021). Urbanization and the Consumption of Fossil Energy Sources in the Emerging Southeast Asian Countries.
Environment and Urbanization ASIA , 12 (1), 90–103. https://doi.org/10.1177/0975425321990378 International Energy Agency. (2023). Latin America and the Caribbean is well placed to thrive as the world moves into a clean energy age . Retrieved from https://www.iea.org/reports/latin-america-energy-outlook-2023/executive-summary Kementerian PPN/Bappenas. (2020). Pembangunan Rendah Karbon Indonesia . 24. Kementrian Keuangan. PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 5 TAHUN 2006 TENTANG KEBIJAKAN ENERGI NASIONAL . , (2006). Land, Reviewing, Related, Record, Of, Disputes, & Upazila, Dumki. (2021). Impact of Fossil Fuels Consumption . (598746). Lau, Hon Chung, Zhang, Kai, Bokka, Harsha Kumar, & Ramakrishna, Seeram. (2022). A Review of the Status of Fossil and Renewable Energies in Southeast Asia and Its Implications on the Decarbonization of ASEAN. Energies , 15 (6). https://doi.org/10.3390/en15062152 Liu, Dunnan, Guo, Xiaodan, & Xiao, Bowen. (2019). What causes growth of global greenhouse gas emissions? Evidence from 40 countries. Science of the Total Environment , 661 , 750– 766.
Loureiro, Tatiana, Pozza, Cristian, Mexis, Filippos Dimitrios, Olivero, Sergio, Csiky, Csaba de, & Bogi, Andrea. (2021). Integration of Finance in Energy Efficiency . 7. https://doi.org/10.3390/environsciproc2021011007 Maryono, Y., & Istiana, B. Patmi. (2008). Teknologi Informasi Dan Komunikasi . Retrieved from https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=BBzL0sUAA AAJ&citation_for_view=BBzL0sUAAAAJ:2osOgNQ5qMEC Minister of Energy and Mineral Resources. (2019). Regulation of the Minister of Energy and Mineral Resources of the Republic of Indonesia . Mohsin, Muhammad, Hesary, Farhad Taghizadeh, Iqbal, Nadeem, & Saydaliev, Hayot Berk. (2022). The role of technological progress and renewable energy deployment in green economic growth. Renewable Energy , 190 , 777–787.
Nepal, Rabindra, Phoumin, Han, & Khatri, Abiral. (2021). Green technological development and deployment in the association of southeast Asian economies (ASEAN)—At crossroads or roundabout? Sustainability (Switzerland) , 13 (2), 1–19. https://doi.org/10.3390/su13020758 OECD. (n.d.). Green Growth Indicators . Our World in Data. (n.d.-a). Annual Greenhouse Gas Emission . Retrieved from
https://ourworldindata.org/explorers/co2 Our World in Data. (n.d.-b). Fossil Fuel Consumption Per Capita . Our World in Data. (n.d.-c). Share of primary energy consumption from renewable sources . Retrieved from https://ourworldindata.org/renewable-energy Rehman, Shazia, & Holý, Ondřej. (2022). Is green and sustainable technological innovation a potential driver of environmental performance? an empirical investigation across the ASEAN region. Frontiers in Environmental Science , 10 (August), 1–13. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.958203
Sharif, Arshian, Kocak, Sinem, Khan, Hafizah Hammad Ahmad, Uzuner, Gizem, & Tiwari, Sunil. (2023). Demystifying the links between green technology innovation, economic growth, and environmental tax in ASEAN-6 countries: The dynamic role of green energy and green investment. Gondwana Research , 115 , 98–106. Suki, Norazah Mohd, Suki, Norbayah Mohd, Arshian, Sharin, Afshan, Sahar, Kasim, Mohd Ariff, & Hanafi, Siti Rosmaini Mohd. (2022). How does green technology innovation affect green growth in ASEAN-6 countries? Evidence from advance panel estimations . Sullivan, Nicole. (2023, February 7). Carbon Emission Intensity Explained. CarbonBetter . Retrieved from https://carbonbetter.com/story/carbon-emissions- intensity/#:~:text=Carbon emissions intensity is important,their impact on climate change.
Ukhurebor, Kingsley Eghonghon, Aigbe, Uyiosa Osagie, Onyancha, Robert Birundu, UK- EGhonghon, Gladys, Balogun, Vincent Aizebeoje, & Egielewa, Peter Eshioke. (2022). Greenhouse Gas Emission: Perception during the COVID-19 Pandemic. BioMed Resecarch International , 2022 . UNDP. (2022). The challenges of climate mitigation in Latin America and the Caribbean: Some proposals for action. UNDP Latin America and the Caribbean , 1–30. Retrieved from www.undp.org/latin-americaUNDPLACPDSN o .40 UNDP. (2023). Why low-emissions transport is key for Latin America and the Caribbean . Retrieved from https://climatepromise.undp.org/news-and-stories/why-low-emissions- transport-key-latin-america-and-caribbean
UNDP. (2024). SDGs in Action. Retrieved from https://www.undp.org/sustainable-development- goals?gad_source=1&gclid=Cj0KCQjwncWvBhD_ARIsAEb2HW8BcmkujhXP3ddr9zfR
5DmRky8tC7nxAS-bpIw3pIAhI3I09cDCTK4aAklWEALw_wcB USAID. (2023). Peru Climate Change Country Profile . Retrieved from https://www.usaid.gov/climate/country-profiles/peru
Valdecantos, Sebastian. (2023). The Green Transition Dilemma: the Impossible (?) Quest for Prosperity of South American Economies . 271 (271).
Zhao, Linhao, Zhang, Yunqian, & Ngo, Thanh Quang. (2021). Testing green fiscal policies for green investment, innovation and green productivity amid the COVID-19 era. Economic Change and Restructuring , 56 , 2943–2964. Retrieved from https://creativecommons.or/licenses/by-nc-nd/4.0/