Notice bibliographique
Résumé
We discuss the important determinants requires to develop green patents, which eventually reinforce green growth. The theoretical framework examined four elements, the enforcement of intellectual property rights (IPRs), research and development (R&D) expenditures, market size and environmental taxations. We empirically test the green patent data to test the interrelationship of green patents representing the green innovations and IPR, R&D expenditures, market size and environmental taxations. Keeping in view the availability of the data we studied 11 developed countries, which are Austria, Australia, Canada, France, Japan, Finland, Germany, Sweden, U.K and U.S. The panel data can better handled the technological change rather than the pure cross section or pure time series data. Therefore, this study used the Pooled Least Square estimation techniques like Fixed Effect Model (FEM) and random effect model (REM) for both balance period of 1995–2010 and unbalanced period from 1995–2010. We only interpreted the balance period results depicting the enforcement of IPRs has negative and significant impact on green patents while the R&D expenditures, market size and environmental taxations has positive and significant impact on the green patents e.g. development of green innovations. We believe that the enforcement of explanatory variables will eventually acquire green growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».