Schlussbericht 5. Oktober 2009. Eidgenössisches Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation UVEK Bundesamt für Energie BFE



Σχετικά έγγραφα
TABLE 1. Producer Price Index (PPI) in Industry for the Overall Market (Domestic and Non-Domestic) - Year 2001

Cite as: Pol Antras, course materials for International Economics I, Spring MIT OpenCourseWare ( Massachusetts

SECTION II: PROBABILITY MODELS

Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed

2 4 5

Στατιστικά στοιχεία Εμπορικού Ισοζυγίου PIEMONTE

Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment



Στατιστικά στοιχεία Εμπορικού Ισοζυγίου με την Περιφέρεια Τοσκάνης

Water Supply Project Midlands and Eastern Re ion. (WSP) Economic Needs Report

Supplementary Appendix

ΔΕΛΤΙΟ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝΑΣΦΑΛΕΙΑΣ

OLS. University of New South Wales, Australia

Οδηγίες χρήσης του R, μέρος 2 ο

. : Πανεπιστήμιο Πατρών, Τμήμα Οικονομικών Επιστημών, Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών

Θέμα: Στοιχεία Ελληνικής Συμμετοχής στο 7ο ΠΠ.

Wind in power 2013 European statistics. February 2014 THE EUROPEAN WIND ENERGY ASSOCIATION

ΙΔΡΥΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ

!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Κέντρο Επαγγελματικής Κατάρτισης

Η έρευνα σε περίοδο κρίσης:

The Political Economy of Heterogeneity and Conflict

ΥΠΕΥΘΥΝΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΜΟΥΣΙΟΠΟΥΛΟΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΑΡΜΟΔΙΟΙ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ: ΦΡΑΓΚΟΥ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑ, ΝΤΟΥΡΟΣ ΙΩΑΝΝΗΣ

Innovation management

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ 2 ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ 2 BASICS OF IV ESTIMATION USING STATA

Μελέτη στρατηγικής για τον κλάδο της Φαρμακοβιομηχανίας

A Cross-Country Estimation of the Elasticity of Substitution. between Labor and Capitalin Manufacturing Industries.

Αγορά Ακινήτων και η ελληνική Κρίση


Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ (ΣΔΟ) ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ

ΑΓΓΛΙΚΑ Ι. Ενότητα 7α: Impact of the Internet on Economic Education. Ζωή Κανταρίδου Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Productivity and Profitability Assessment using Financial Statements. Diego PRIOR

: , : (1) 1993, , ; (2) , (Solow,1957), ( ) (04AJ Y006)

Summary of the model specified

ΚΑΤΑΤΑΞΗ ΟΜΙΛΩΝ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΚΛΗΡΩΣΗ (Α ΦΑΣΗ)

Τα Οικονομικά της Υγείας

% συνολικής χρηματοδότησης

ΣΥΣΤΗΜΑ ΜΕΤΡΗΣΗΣ ΥΔΡΟΜΕΤΕΩΡΟΛΟΓΙΚΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΣΤΟ ΛΕΚΑΝΟΠΕΔΙΟ ΑΤΤΙΚΗΣ (METEONET)


Biostatistics for Health Sciences Review Sheet

ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ Η. Στατιστικά στοιχεία της EUROSTAT σχετικά με έρευνα και καινοτομία εθνικοί δείκτες

Τα Οικονομικά της Υγείας

A selection of vacancies in the UK 1 η Ευρωπαϊκή Έκθεση Εργασίας για Εξεύρεση Εργασίας, στην Ευρώπη - ΛΕΜΕΣΟΣ 14 Μαϊου - ΛΕΥΚΩΣΙΑ 15 Μαϊου

ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΟ ΔΕΛΣΙΟ ΕΠΙΚΟΠΗΗ ΣΙΜΩΝ ΚΑΤΙΜΩΝ

P/E ratio. ก Thailand P/E ratio discount ก ก (risk-free interest rate) ratio discount ก. Disclaimer.

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΜΕ ΘΕΜΑ: «Παρόν και Μέλλον της Κυπριακής Οικονομίας Η συμβολή των Υπηρεσιών»

ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΟ ΔΕΛΤΙΟ ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ ΤΙΜΩΝ ΚΑΥΣΙΜΩΝ. Παρασκευή 15 Φεβρουαρίου Μέσες τιμές λιανικής πώλησης καυσίμων για όλη την Ελλάδα

Διδακτορική Διατριβή

Ενέργεια και Μεταφορές. «Βιοκαύσιμα» Παναγιώτης Γεωργόπουλος Μηχανολόγος Μηχανικός (Ε.Κ.Ε.Τ.Α/Ι.ΜΕΤ)

ΔΕΛΤΙΟ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝΑΣΦΑΛΕΙΑΣ

Γενόσημο Φάρμακο: η Ελληνική Πραγματικότητα. Φ. Κοσμοπούλου Γενική Διευθύντρια Πανελλήνιας Ένωσης Φαρμακοβιομηχανίας

)# * ' +," -.(. / ( 01(#(' ( 0 #('( +' ")# *'+,"+ (. 20#('( / )%34"5 "+56336"% (%1/ :8;434(

SMART SPECIALIZATIONS OF THE REGIONS FASHION OR NECESSITY? INTELIGENTNE SPECJALIZACJE REGIONÓW MODA CZY KONIECZNO?

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Η διαχείριση της νοσοκομειακής φαρμακευτικής δαπάνης: Τρέχουσα πρακτική και ορθολογική διαχείριση

Υπολογισμός του ανθρακικού αποτυπώματος οργανισμών με το εργαλείο Bilan Carbone

Οικονομικά της τεχνολογίας

ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ

12 Νοεμβρίου 2015 Δήμος Θεσσαλονίκης. metrics.ekt.gr. Η ελληνική συμμετοχή στο πρόγραμμα ICT. Ηρακλής Αγιοβλασίτης NCP ICT & FET

ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ. Μεταπτυχιακό πρόγραμμα ΑΣΚΗΣΗ ΚΑΙ ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΟ ΕΝΤΥΠΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΟ ΔΕΛΤΙΟ ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ ΤΙΜΩΝ ΚΑΥΣΙΜΩΝ

RUHR. The New Keynesian Phillips Curve with Myopic Agents ECONOMIC PAPERS #281. Andreas Orland Michael W.M. Roos

1.6 Other Intramolecular Decarboxylative Coupling Reactions Decarboxylative Coupling Reaction of Allyl Carboxylates

Άσκηση 10, σελ Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Marginal effects in the probit model with a triple dummy variable interaction term

AKAΔΗΜΙΑ ΕΜΠΟΡΙΚΟΥ ΝΑΥΤΙΚΟΥ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ: Η ΧΡΗΣΗ ΒΙΟΚΑΥΣΙΜΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ-ΜΕΙΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ ΠΡΟΟΠΤΙΚΕΣ

Notes on the Open Economy

Ο ΒΑΘΜΟΣ ΕΚΜΕΤΑΛΛΕΥΣΗΣ TOY ΠΑΓΙΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΚΑΙ Η ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΗΣ ΔΥΝΑΜΙΚΟΤΗΤΑΣ ΤΩΝ ΚΛΑΔΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΜΕΤΑΠΟΙΗΣΗΣ,

Γενικό ποσοστό συμμετοχής στην αγορά εργασίας πληθυσμού χρονών - σύνολο

ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

icontrol r Ολοκληρωμένο σύστημα ελέγχου

Γενικό ποσοστό απασχόλησης ισοδύναμου πλήρως απασχολούμενου πληθυσμού - σύνολο

Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και

Από την ιδέα στο έργο

Μια έρευνα παίρνει το σφυγµό της ηλεκτρονικής υγείας (e-health) στην Ευρώπη και υποδεικνύει ευρύτερη χρήση των ΤΠΕ µεταξύ των γιατρών

ΦΥΛΛΟ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝΑΣΦΑΛΕΙΑΣ

Γενικός ρυθμός μεταβολής οικονομικά ενεργού πληθυσμού χρονών - σύνολο

[2] T.S.G. Peiris and R.O. Thattil, An Alternative Model to Estimate Solar Radiation

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

Students Sense of School Belonging Scale, Fourth Grade

ΙΑΤΡΙΚΟΣ ΕΞΟΠΛΙΣΜΟΣ ΑΝΑΛΩΣΙΜΑ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΟΙ ΦΑΚΟΙ & ΦΩΤΙΣΜΟΣ

255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo

Ποσοστό απασχόλησης στον τριτογενή τομέα του πληθυσμού χρονών - σύνολο

Challenges Facing Teachers Scale, Fourth Grade

1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]

MCRH Series High Temp. Electrolytic Capacitors

ΕΕΤΤ και Προώθηση της Ευρυζωνικότητας (κυρίως στην Περιφέρεια)

Ποσοστό μακροχρόνιας ανεργίας (διάρκεια 12+ μήνες) οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15+ χρονών - σύνολο

PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI

ΑΘΗΝΑ ΧΡΥΣΟΥΛΙ ΟΥ ΑΕΜ: 4774 ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΥΠΕΥΘΥΝΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΜΟΥΣΙΟΠΟΥΛΟΣ ΑΡΜΟ ΙΟΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ: ΧΑΡΙΣΙΟΣ ΑΧΙΛΛΑΣ

1/4. ΕΓΚΥΚΛΙΟΣ Πέμπτη, 21 Απριλίου ΠΡΟΣ: Όλα τα Μέλη. ΘΕΜΑ: OPEN DAYS για Μικρές και Μικρομεσαίες Επιχειρήσεις. Κύριοι,

Εφαρµογή του κανονισµού ECE 111 στο βέλτιστο σχεδιασµό βυτιοφόρου οχήµατος µεταφοράς υγρών καυσίµων

Οδηγίες χρήσης του R, μέρος 1 ο. Κατεβάζουμε το λογισμικό από την ιστοσελίδα

Αφίξεις Τουριστών / Arrivals of Tourists


μ μ μ μ μ, μ ,.. μ : μ μ. μ μ 2003 μ μ μ 2004 μ μ μ μ 1 bar μ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

Transcript:

Eidgenössisches Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation UVEK Bundesamt für Energie BFE Schlussbericht 5. Oktober 2009 The Effect of Energy Efficiency Enhancement on Innovation and Competitiveness. Studie im Auftrag des Energie Trialog Schweiz und des Bundesamtes für Energie D:\Gonseth\POSTDOC1\RAPPORTS\Titelblatt_OekonometrischeStudie[1].doc

Auftraggeber: Bundesamt für Energie BFE Forschungsprogramm Energiewirtschaftliche Grundlagen CH-3003 Bern www.bfe.admin.ch Energie Trialog Schweiz Lagerstrasse 33 8021 Zürich www.energietrialog.ch Auftragnehmer: Institut CREA de macroéconomie appliquée Université de Lausanne Faculté HEC Bâtiment Internef CH-1015 Lausanne - Dorigny http://www.hec.unil.ch/crea Autoren: Olivier Cadot Université de Lausanne, Institut CREA Quartier UNIL-Dorigny Faculté HEC - Bâtiment Internef CH-1015 Lausanne olivier.cadot@unil.ch T. +41 21 692 34 63 Camille Gonseth Université de Lausanne, Institut CREA Quartier UNIL-Dorigny Faculté HEC - Bâtiment Internef CH-1015 Lausanne camille.gonseth@unil.ch T. +41 21 692 33 54 Philippe Thalmann EPFL ENAC INTER REME BP 2137 (Bâtiment BP) Station 16 CH-1015 Lausanne philippe.thalmann@epfl.ch T. +41 21 693 73 21 BFE-Programmleiterin Nicole Mathys BFE-Vertrags- und Projektnummer: 153509 / 102719 Für den Inhalt und die Schlussfolgerungen sind ausschliesslich die Autoren dieses Berichts verantwortlich. D:\Gonseth\POSTDOC1\RAPPORTS\Titelblatt_OekonometrischeStudie[1].doc

1 Introduction

2 The «Porter hypothesis» 2.1 The hypothesis and its debate

2.2 Empirical evidence 2.2.1 Testing the induced innovation hypothesis 2.2.2 Impact of environmental regulation on productivity

3 Scope of the project and methodology

Y TFP = LK α 1 α YLK α

Comparison of two measures of lntfp Econometric estimates of lntfp -3-2 -1 0 1 2 Diagonal line -2-1 0 1 2 Estimates of lntfp using average labor shares

ln + α + α ( TFPict ) = α0 + α1ln( PRICEct ) + α2ln( R& Dict ) + 5ln( PRICEct ) XPRODict + α6ln( PRICEct ) ( PRICEct ) ( R Dict ) + T 7ln ln & xict + δic + δt + uict α LABEMPM 3 LABEMPM ict ict + α XPROD 4 ict ln ln ( TFPict ) ( PRICE ) ct = α + XPROD + LABEMPM + 1 α5 ict α6 ict α7 ln ( R& D ) ict

ln ln ( TFPict ) ( PRICE ) ct = α + + XPROD + LABEMPM + 1 γi α5 ict α6 ict α7, c ln ( R& D ) ict γ i α 1 + γi α XPROD + α LABEMPM + lnr& D 5 ict 6 ict α7, c ( ) 4 Data ic

5 Features of energy prices

6 Empirical results 6.1 Total factor productivity regression results

Variable Fixed Pooled OLS Pooled OLS effects XPROD 0.017 0.034 0.001 (0.56) (1.28) (0.03) MPEN 0.002-0.008-0.015 (0.72) (-3.15)*** (4.19)*** LABEMPM -0.011-0.086 0.002 (-0.94) (-1.54) (0.04) R&D -0.682-0.801-1.150 (-1.86)* (-2.31)** (3.33)*** PROD 0.129-0.160 0.715 (1.13) (-0.94) (6.23)*** PRICE -1.863-4.091-4.753 (-1.72)* (-3.31)*** (4.09)*** ESTAB -0.050-0.070-0.047 (-1.10) (-2.41)** (1.98)** EXRATE -0.030 0.701 0.658 (-0.23) (1.56) (1.88)* Price*XPROD -0.003-0.005 0.002 (-0.53) (-1.10) (0.50) Price*LABEMPM 0.002 0.015-0.001 (1.11) (1.64) (0.16) Price*R&D*dummy BE 0.128 0.196 0.208 (1.90)* (3.54)*** (3.52)*** Price*R&D*dummy CZ 0.132 0.175 0.258 (1.86)* (3.02)*** (4.06)*** Price*R&D*dummy DK 0.131 0.163 0.214 (1.90)* (2.95)*** (3.51)*** Price*R&D*dummy FI 0.130 0.182 0.214 (1.92)* (3.22)*** (3.64)*** Price*R&D*dummy FR 0.129 0.123 0.199 (1.93)* (2.11)** (3.56)*** Price*R&D*dummy IT 0.124 0.137 0.186 (1.86)* (2.39)** (3.39)*** Constant 7.247 28.019 3.832 (1.49) (3.30)*** (0.54) Price*Sector dummies Yes Yes Yes Sector dummies No Yes No Country dummies No Yes No Industry*Country pair dummies No No Yes Year dummies Yes Yes Yes R 2 adj. 0.48 0.60 0.82 Nbr of obs. 322 322 322

lntfp ic lnprice c = ˆ α + ˆ γ + ˆ 1 i α 7, c ln ( R& D ) ic

6.2 Graphical presentation of the results Relationship between NPE and average R&D spending Fraction Mean R&D spending on the log scale.4.3.2.1 0 12 14 16 18 20 22.4.3.2.1 Fraction 0 Net partial effect -1.5-1 -.5 0.5 1-1.5-1 -.5 0.5 1 Net partial effect 12 14 16 18 20 22 Mean R&D spending on the log scale

Net partial effect -.5 0.5 1 1.5 Czech Republic Czech Republic Finland Italy Belgium Czech Republic Finland Denmark Belgium Italy France Belgium Denmark Finland Italy 14 16 18 20 22 Mean R&D spending on the log scale Chemical sector Fuel products sector Rubber/Plastics sector α ˆ ˆ1 + γi ˆ7, α c

ˆ7, α c ˆ7, α c

France Net partial effect -1.5-1 -.5 0.5 Finland Finland Finland Finland Finland France Finland 14 16 18 20 22 Mean R&D spending on the log scale Office machinery sector Electrical machinery sector Precision instr. sector Communication eq. sector Motor vehicles sector Other transport eq. sector

Net partial effect -.2 0.2.4.6.8 Czech Republic Czech Republic Belgium Finland Finland Denmark Finland Belgium Denmark Italy Finland Italy France 12 14 16 18 20 Mean R&D spending on the log scale Wood sector Basic metals sector Other mineral products sector Fabricated metal products sector

6.3 Impact effect on Swiss industries ˆ7, α c

6.4 Regression results with a lagged effect

Variable Fixed Pooled OLS Pooled OLS effects XPROD 0.020 0.024-0.003 (0.65) (1.15) (0.15) MPEN 0.002-0.007-0.015 (0.76) (-3.51)*** (4.26)*** LABEMPM -0.007-0.080 0.020 (-0.72) (-1.23) (0.44) R&D -0.634-0.806-1.366 (-1.81)* (-2.66)** (3.45)*** PROD 0.138-0.118 0.722 (1.38) (-0.86) (5.88)*** PRICE t -1.855-4.139-5.344 (-1.67) (-2.63)** (3.99)*** PRICE t-1 0.329 0.200 0.375 (1.08) (1.03) (2.47)** ESTAB -0.034-0.059-0.048 (-0.79) (-2.49)** (1.89)* EXRATE 0.003 0.764 0.666 (0.03) (1.41) (1.75)* Price*XPROD -0.003-0.003 0.003 (-0.61) (-0.92) (0.68) Price*LABEMPM 0.001 0.015-0.005 (1.04) (1.31) (0.57) Price*R&D*dummy BE 0.113 0.182 0.247 (1.81)* (3.65)*** (3.50)*** Price*R&D*dummy CZ 0.114 0.163 0.309 (1.75)* (3.13)*** (3.83)*** Price*R&D*dummy DK 0.115 0.155 0.249 (1.80)* (3.12)*** (3.45)*** Price*R&D*dummy FI 0.115 0.171 0.250 (1.83)* (3.34)*** (3.55)*** Price*R&D*dummy FR 0.114 0.124 0.237 (1.83)* (2.41)** (3.61)*** Price*R&D*dummy IT 0.108 0.133 0.222 (1.75)* (2.52)** (3.54)*** Constant 5.560 20.377 4.644 (1.29) (2.82)*** (0.63) Price*Sector dummies Yes Yes Yes Sector dummies No Yes No Country dummies No Yes No Industry*Country pair dummies No No Yes Year dummies Yes Yes Yes R 2 adj. 0.53 0.64 0.82 Nbr of obs. 317 317 317

7 Conclusion

8 References

Appendix 1: Summary statistics A 1.1 Basic information on summary statistics

A 1.2 Summary statistics for variables in logs

A 1.3 Summary statistics for variables representing percentages

Appendix 2: Additional regression results A 2.1 Estimation results for the energy price industry dummy terms in the static setting Manufacturing sector Wood and products of wood and cork Coke, refined petroleum products and nuclear fuel Chemicals and chemical products Rubber and plastics products Other non-metallic mineral products Basic metals Fabricated metal products, except machinery and eq. Office, accounting and computing machinery Electrical machinery and apparatus, n.e.c. Medical, precision and optical instruments Motor vehicles, trailers and semi-trailers Other transport eq. Pooled OLS Pooled OLS Fixed effects -0.048 0.137 1.694 (-0.73) (0.26) (3.50)*** -0.112-1.376 2.026 (-1.18) (-1.53) (2.77)*** -0.155-0.709 0.758 (-5.42)*** (-1.45) (1.99)** -0.072-0.248 1.134 (-1.88)* (-0.49) (2.65)*** -0.060 0.095 1.509 (-1.02) (0.20) (3.30)*** -0.148-0.749 1.244 (-3.07)*** (-2.15)** (2.80)*** -0.012-0.710 0.842 (-0.31) (-2.20)** (2.12)** -0.141-3.906-1.419 (-2.23)*** (-5.32)*** (0.81) -0.040-0.465 0.920 (-1.51) (-1.50) (2.29)** 0.022-0.731 0.596 (0.54) (-2.16)** (1.45) -0.116 0.676 0.939 (-2.56)** (0.87) (1.79)* -0.063-0.222 1.009 (-1.28) (-0.42) (2.20)** Nbr of obs. 322 322 322

A 2.2 Estimation results for the energy price industry dummy terms in the dynamic setting Manufacturing sector Wood and products of wood and cork Coke, refined petroleum products and nuclear fuel Chemicals and chemical products Rubber and plastics products Other non-metallic mineral products Basic metals Fabricated metal products, except machinery and eq. Office, accounting and computing machinery Electrical machinery and apparatus, n.e.c. Medical, precision and optical instruments Motor vehicles, trailers and semi-trailers Other transport eq. Pooled OLS Pooled OLS Fixed effects -0.071 0.239 1.739 (-1.36) (0.47) (3.41)*** -0.147-1.359 2.361 (-1.92)* (-1.40) (3.03)*** -0.158-0.842 0.773 (-6.57)*** (-1.99)* (1.92)* -0.078-0.317 1.173 (-2.43)** (-0.72) (2.62)*** -0.076 0.025 1.534 (-1.54) (0.06) (3.16)*** -0.167-0.773 1.367 (-4.56)*** (-2.55)** (2.75)*** -0.025-0.616 0.868 (-0.74) (-2.26)** (2.09)** -0.164-4.210-1.256 (-3.46)*** (-6.67)*** (0.70) -0.048-0.510 0.932 (-2.24)** (-1.89)* (2.17)** 0.010-0.795 0.618 (0.27) (-2.64)** (1.39) -0.129 0.407 0.934 (-3.64)*** (0.60) (1.69)* -0.079-0.299 1.048 (-1.93)* (-0.69) (2.12)** Nbr of obs. 317 317 317

Appendix 3: Industry name

Appendix 4: R&D spending regression results ln( R& Dict ) = β 0 + β1ln( VALUict ) + β2ln( ESTABict ) + β3mpenict + + εict Variable Pooled OLS Pooled OLS Pooled OLS VALU 1.406 1.403 1.242 (42.19)*** (41.11)*** (45.47)*** ESTAB -0.338-0.329-0.389 (12.35)*** (11.65)*** (13.03)*** MPEN 0.023 0.023-0.001 (19.09)*** (18.96)*** (1.31) Constant -10.899-10.873-7.610 (15.60)*** (13.74)*** (12.83)*** Sector dummies No No Yes Year dummies No Yes Yes R 2 0.62 0.62 0.85 R 2 adj. 0.62 0.62 0.85 Nbr of obs. 1122 1122 1122 PREDICT ict ( VALU ) 0.389ln( ESTAB ) 0.001MPEN + =.610+ 1.242ln ˆ 7 ict ict ict