Incorporating Environmental Pollution and Human Development in the Energy-Growth Nexus: A Novel Long Run Investigation for Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Energy acts as a catalyst to boost the human development index (HDI) in a country. However, the overuse of energy leads to environmental deterioration, which is a byproduct of economic development. Due to the utilization of non-renewable energy sources for a long time, worldwide environmental conditions have become alarming. This study investigates the relationship between renewable and non-renewable energy consumption, economic growth, environmental sustainability, and the human development index (HDI) in Pakistan. The investigation incorporates population growth and technology variables to form a multivariate framework. We use a fully modified ordinary least squares (FMOLS) approach to time-series data from 1990–2017. To check the robustness of estimations, we apply the Gregory–Hansen test with a causality test under the VECM to confirm this association’s directions. Our findings confirm that non-renewable energy sources have a positive association with economic growth and CO2 emissions. However, human development, technology, and renewable energy boost economic development and reduce environmental pollution in Pakistan. The co-integration results confirmed the long run connectivity among all variables. The causality outcomes support the bidirectional causality between renewable and non-renewable energy consumption, economic growth, and CO2 emissions, both in the short and long run. These outcomes suggest that Pakistan should focus on energy shifts and gradually increase the share of renewables in its energy mix under the China Pakistan Economic Corridor (CPEC). Additionally, the government should increase human and technological development to enhance economic and environmental sustainability.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».