Rethinking Green versus Conventional Investment Flows in BRIC Countries: Review of Emerging Trends and a Model for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
The article explores the emerging trends and future potential for diverting capital flows from conventional to green activities in Brazil, Russia, India, China, Mexico, and South Africa (BRIC countries). At present, Chinese and Indian investors fund both environmentally unfriendly and green projects at a speedy pace, given these two countries’ high rates of gross fixed capital formation and general independence from external financial markets. By contrast, in Mexico, in South Africa, and especially in Brazil and Russia, environmentally sensitive projects to a considerable extent raise funds in the form of foreign loans. Meanwhile, in all BRIC countries except Russia, the bulk of green investment comes from domestic sources of funding. While recognizing the accomplishments of the previous research on the subject, the article identifies deficiencies in the available data. The author uses generalizations of evidence from case studies to propose a model for future econometric testing. It is hypothesized that 1) the longer the time horizon of the investment institution is, the sounder the environmental profile of its investments; 2) the more stringent and predictable the environmental regulations in host economies are, the longer the investor’s time horizon is; 3) financial institutions with open and publicly accountable ownership structure have a longer-term orientation than those with closed and opaque ownership; 4) investors’ interest and expertise in diversification beyond environmentally unfriendly industries extend their time horizon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».