The Ecological Footprint and Kuznets Environmental Curve in the USMCA Countries: A Method of Moments Quantile Regression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the environmental Kuznets curve for the member countries of the United States–Mexico–Canada Agreement (USMCA), using the ecological footprint as a measure of environmental degradation during 1980–2016. Panel data econometric methods are applied in this research, such as the cross-section dependence, unit root, cointegration and causality tests, and the new method of moments quantile regression (MMQR). The results suggest that the variables are characterized by a cross-section dependence, integrated of order one, and cointegrated. The fully modified ordinary least squares (FMOLS) method shows that renewable energy reduces environmental degradation, and the environmental Kuznets curve is validated. In contrast, patents and trade openness do not show a statistically significant relationship. These results are confirmed with the MMQR, where renewable energy reduces environmental degradation in quantiles from 4 to 6, while the environmental Kuznets curve hypothesis is valid in quantiles from 3 to 9, and patents and trade openness do not show a statistically significant relationship in any quantile. Therefore, it is essential to promote renewable energies, cleaner technologies, and environmental regulations to reduce polluting emissions.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».