MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206060872 · doi:10.3389/fenvs.2021.800460

Does Technological Innovation Promote Haze Pollution Control? New Evidence Based on Panel Threshold Model and Spatial Econometric Model

2022· article· en· W4206060872 sur OpenAlexaboutno aff
Weiwei Shi, Lin Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanel dataHazeSpillover effectTechnological changeEconometric modelEconomicsEconomic geographyBusinessEconometricsGeographyMicroeconomicsMacroeconomicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the reform and opening up, China’s rapid economic growth mainly depends on the industrial development mode of “high energy consumption and high pollution,” which has caused serious haze pollution. In order to achieve the goal of haze control and sustainable development, we need to give full play to the role of technological innovation. Empirical analysis of the haze control effect of technological innovation has theoretical significance and practical value. Based on the panel data of 30 provinces in China from 2005 to 2018 and the PM2.5 concentration data published by the atmospheric composition analysis group of Dalhousie University, this study selects R&D personnel input and technology market turnover to represent the level of technological innovation and uses the panel data model, threshold effect model, and spatial Durbin model to empirically analyze the impact of technological innovation on haze pollution control. The empirical results show that 1) technological innovation can significantly reduce the PM2.5 concentration of the province, showing a positive haze control effect; 2) technological innovation indicates a negative indirect effect on PM2.5 concentration, confirming the “technology spillover effect,” that is, technological innovation also has a haze control effect on the surrounding provinces; 3) with the increase in the province’s economic aggregate, the haze control effect of technological innovation shows a trend of “high low high,” and the role of technological innovation is the lowest in the stage of economic transformation; and 4) from the perspective of regional differentiation, the haze control effect of technological innovation is the largest in the central region, and the smallest in the western region. Technological innovation indicates a positive haze control effect on all regions at all stages of economic development. This study provides policy suggestions for the government and enterprises to use innovation for cleaner production and sustainable development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Environmental ScienceMême sujetEnergy, Environment, Economic GrowthTravaux en français237 207