Measuring Environmental Efficiency through the Lens of Technology Heterogeneity: A Comparative Study between China and the G20
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on a perspective of technology heterogeneity, this study advances the analytical framework for evaluation of environmental efficiency (EE) across diverse economies. To improve the continuity and robustness of efficiency estimation, we construct a Hybrid Malmquist–Luenberger index under the meta-frontier (MHML) technique to allow a dynamic evaluation of environmental efficiency and to probe the underlying sources of inefficiency. Decomposition of the MHML index into component factors of efficiency change (EC), Best Practice Change (BPC) and Technological Gap Change (TPC) allows an improved understanding of causality and enhanced guidance for decision-making units (DMUs). Empirical tests based on panel data of the Group 20 countries spanning 2000–2014 reveal an upward improving trend in environmental efficiency but is also characterized by notable evidence of technological heterogeneity. Whereas technical progress was the main cause of environmental efficiency improvements in the G20 countries, for the BRICS (i.e., Brazil, Russia, India, China, South Africa), economic growth rates played a more significant in contrast to the role of technical change and allocation efficiency. The lagging growth rates of environmental efficiency for the G20 countries compared to the BRICS is a reflection of the fact that room for optimization in G20 countries was not as high as it was for BRICS and, China, in particular. China has been catching up with frontier technology whereas developing countries were shifting away from benchmark technology frontier. The developed economies remain the best performers and leaders in environmental technology. However, the BRICS countries, represented by China, remain on an upward trajectory of improvements’ in EE with gains from managerial sufficiency and technological advancement. The MHML index developed here provides a robust quantitative measure for policy interventions to support overall national environmental performance. Context-specific suggestions are proposed to foster efficiency gains and green transition for Chinese development scenarios against best performing economies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».