The Nature of Global Green Finance Standards—Evolution, Differences, and Three Models
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Green finance standards have proliferated with much need for harmonization to accelerate global green financial flows. However, little is known on the nature of green finance standards that accelerates differentiation, rather than harmonization. Therefore, we embark to answer the question what the nature of green finance standards is and specifically how green finance standards have evolved in major economic systems driven by different actors and leading to differences and commonalities over time and environmental focus area. (2) Methods: To analyze the question, we build a model based on institutional and standards theory and apply text analysis and statistical methods to analyze 84 green finance standards issued from 1998 to 2020. (3) Results: we find clear evidence that green finance standards evolve depending on economic governance types (e.g., market-based, government-based and in weak institutional environments), environmental focus areas (e.g., pollution, climate, biodiversity) and depend on actors in government, intermediaries and developing financial institutions. We also show that this development has been dynamic over the last few decades. We further test and confirm three models of green finance standards: output-based, input-based and process standards that have evolved. With the findings, we aim to provide a better foundation for both research and policy in future green finance standard research, development and harmonization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».