The Contribution of China’s Outward Foreign Direct Investment (OFDI) to the Reduction of Global CO2 Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Under economic globalization, with the intensification of China’s reform and opening up, China’s outward foreign direct investment (OFDI) has continuously gained momentum, but CO2 emissions caused by the OFDI have not been given due attention. As one China is of the world’s leading CO2 emitters, it is necessary to conduct thorough research into the CO2 emission problem caused by China’s OFDI. Thirty-four host countries were selected as the objects of this study, including some European countries, Australia, India, Indonesia, Brazil, Canada, Japan, Korea, Mexico, Russia, and the USA. Their CO2 emissions as caused by China’s OFDI were calculated using the input-output model with non-competitive imports, the data of China’s OFDI flows, and their own energy consumption and CO2 emissions from 2000 to 2011. Then a comparative analysis was performed taking China as the comparative object. CO2 emission transfer of China’s OFDI was studied quantitatively. Finally, CO2 emissions from China’s OFDI were discussed from the perspective of industry selection and location selection. The results showed that China’s OFDI could achieve the aim of reducing global carbon emissions with reasonable industry and location selection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».