An Empirical Analysis of Denmark's Energy Economy and Environment and Its Sustainable Development Policy
Notice bibliographique
Résumé
As a model for energy transition to low-carbon economy, Denmark is of great importance for studying internal relationships between economic growth, both energy consumption and production, and Carbon emissions. Based on Denmark’s data for the total consumption of petroleum oil and gas resources, total production of oil and gas resources, gross domestic product(constant 2010 US$) and CO2 emissions over the time span 1984-2016, Johansen test shows that there is no cointegration relationship between CO2 emissions and oil and gas consumption, and the autoregressive distributed lag (ARDL) boundary cointegration test shows that there is no cointegration relationship between CO2 emissions and economic growth. Nevertheless, ARDL boundary cointegration test is used to confirm the existence of cointegration between economic growth and both the energy production and consumption. We then establish an error correction model to analyze the short-term relationship between these two cointegrated metrics. The Granger causality test indicates that there is one-way causality between economic growth and energy consumption and energy production; in particular, economic changes help explain changes of energy consumption and production in the future. Finally, the empirical analysis results are further discussed with consideration of Denmark’s energy policies and the current state of its energy economy. The results of the present study can help the other countries in the design of energy development, the clean and low carbon energy transition policies for sustainable and long-term economic development.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».