Impact of environmental innovation on country socio-economic development
Notice bibliographique
Résumé
Global warming and deterioration of the ecological situation trigger the necessity of innovation development and implementation to reduce the negative impact of industry on the environment. It is considered that the oil industry is one of the most environmentally damaging industries. Therefore, the implementation of environmental innovation in the oil industry becomes crucial. This paper is dedicated to identifying environmental innovation impact on country socio-economic development parameters in countries specialized in oil extraction and production. The article realized a bibliometric analysis with VOSviewer v.1.6.16 to identify critical contextual directions of scientific research on environmental innovation. In the paper, it is developed and tested a scientific hypothesis about the positive influence of environmental innovation on country socio-economic development (CO2 emissions from manufacturing industries and construction, electricity production from oil sources, employment in industry, and industry value added are chosen as proxies of environmental innovation, while GDP growth, current account balance, foreign direct investment and gross fixed capital formation – as proxies of country socio-economic development). Under testing of the research hypothesis, it is realized several procedures: 1) correlation analysis aimed at identification of strongly correlated explanatory variables and their elimination to avoid multicollinearity problem; 2) comprehensive analysis of descriptive statistics aimed at identification of data sufficiency; 3) identification of model specification with Hausman test (random or fixed effects model); 4) regression modeling and characteristics of its results (in this research, it is developed four regression models with different dependent variables). Technically all these procedures are realized in Stata 12/SE software. Research is realized based on data for 9 countries specializing in oil extraction and production, such as Azerbaijan, Canada, Brazil, the Russian Federation, Saudi Arabia, Oman, Romania, the Republic of Yemen, and the Islamic Republic of Iran. The time horizon is 2005-2019 (or the available last year). Bibliometric and panel data regression analysis allows concluding that oil-producing countries' environmental innovation improves oil enterprises' competitiveness and stimulates socio-economic growth in these countries.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».