Research on the Relationship between Economic Growth, Environmental Governance Investment and Carbon Emission--Based on the Time Series Data from 2000 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
The study on the relationship between investment in environmental governance, carbon emission and economic growth is helpful for the relevant government departments to coordinate the influence among them when formulating the policies of reducing emission and conserving energy, so as to take the comparative advantages of various factors and promote the benign interaction between economic development and environmental governance. In this paper, the data of Per capita GDP, per capita investment in environmental governance and per capita CARBON dioxide emissions in China from 2000 to 2019 are selected as the research basis, and variables are studied by means of Granger causality and impulse response function. As shown in the results, there is a single Granger relationship between investment in environmental governance and carbon emissions, that is, the increase of investment in environmental governance leads to the reduction of carbon emissions. The influence of economic growth on environmental governance investment is small, but in the long term, it can restrain the growth of carbon emissions. Investment in environmental governance can promote economic growth and stimulate a reduction in the emissions in the short term; Economic growth was hindered by the emissions in the long term and fail to stimulate increased investment in environmental governance. Based on these findings, this paper proposes policy Suggestions for optimizing the structure of environmental governance investment, improving the carbon emission monitoring and response mechanism, and strengthening the technological level of energy conservation and emission reduction.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».