Local Government Competition and Regional Green Development in China: The Mediating Role of Environmental Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Green development is an important way to meet the challenges of ecological and environmental protection and economic growth, as well as an inevitable choice to realize China's sustainable development in the new era. The Chinese economic system is such that local government competition has become a key factor affecting regional green development under the current leadership. Based on the inter-provincial panel data of 30 provinces in mainland China from 1997 to 2017, this paper uses the total-factor non-radial directional distance function and slack-based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) to measure the green development efficiency of the provinces. Additionally, it also uses the Malmquist-Luenberger (ML) index to decompose green development efficiency and analyzes its internal driving factors. Finally, taking environmental regulation as a mediating variable, this paper empirically analyzes the influence mechanism of local government competition on green development efficiency from three perspectives including growth competition, fiscal competition and investment competition. The study found that: the green development efficiency of Chinese regions showed a downward trend, with significant regional differences; technological progress is the key factor to improve the efficiency of green development, and its role gradually decreases from eastern to western and central regions; pure technical efficiency has become a bottleneck restricting the improvement of green development efficiency, while scale efficiency shows significant regional differences; the growth competition, fiscal competition and investment competition of local government all have a significant inhibitory effect on the efficiency of green development. This paper puts forward policy suggestions supporting enterprise technology research and development, optimizing energy conservation and emission reduction as well as improving the local government performance evaluation system for green 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».