The Impact of Technological Progress in the Energy Sector on Carbon Emissions: An Empirical Analysis from China
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Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the relationship between technological progress in the energy sector and carbon emissions based on the Environment Kuznets Curve (EKC) and data from China during the period of 1995-2012. Our study confirms that the situation in China conforms to the EKC hypothesis and presents the inverted U-curve relationship between per capita income and carbon emissions. Furthermore, the inflection point will be reached in at least five years. Then, we use research and development (R & D) investment in the energy industry as the quantitative indicator of its technological progress to test its impact on carbon emissions. Our results show that technological progress in the energy sector contributes to a reduction in carbon emissions with hysteresis. Furthermore, our results show that energy efficiency improvements are also helpful in reducing carbon emissions. However, climate policy and change in industrial structure increase carbon emissions to some extent. Our conclusion demonstrates that currently, China is not achieving economic growth and pollution reduction simultaneously. To further achieve the goal of carbon reduction, the government should increase investment in the energy industry research and improve energy efficiency.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle