Spatiotemporal Evolution of Global Greenhouse Gas Emissions Transferring via Trade: Influencing Factors and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change caused by greenhouse gas emissions (GHGs) from anthropogenic activities have already become the focus of the world. A more systematic and comprehensive analysis on the factors influencing the changes of global GHGs transferring via trade have not been fully discussed. To this end, employing spatial econometric regression models and multi-regional input-output models, this paper reveals factors influencing the GHGs transferring via trade changes in 39 major economies, so as to develop the relevant GHGs reduction policies. The results indicate that regions with the highest net outflow of GHGs transferring via trade are primarily Russia and Canada, and the adverse effects of promoting GHGs reduction on the national economy could be avoided by these regions owing to trade relations. Additionally, factors influencing the changes in GHGs transferring via trade have significant spatial autocorrelation, and population size and energy structure exert significant spatial spillover effects on the changes in the GHGs transferring via trade. On this basis, this paper suggests that one more effective way to prevent trade from the rigorous demands of environmental governance measures while preserving the economic benefits of international trade may be to facilitate cooperation between countries on GHGs mitigation. Further, we articulate more balanced environment governance policies, including conducting the sharing of advanced energy technologies and developing clearer production technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».