İngiltere’de Enerji Ar-Ge Harcamaları ile Enerji Tüketimi İlişkisi: Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi
Notice bibliographique
Résumé
In 2018 compared to 1990, the UK'S GDP by 75.44%, renewable energy R&D expenditure by 160.47%, and renewable energy use increased by 1318,478% increased, while decreased energy consumption by 14.92% and energy losses by 18.15%. In other words, In addition to increasing the use of renewable energy, the UK has also managed to reduce total energy consumption and total energy losses. In addition, in the same period, Canada, which is among the G7 countries, increased its total energy consumption by 40.85%, the USA 16.49%, France 10.06%, and Italy 2.74%, while Germany decreased by 13.99% and Japan 2.89%. England, on the other hand, managed to reduce it at a remarkable rate of 14.92%. Therefore, the difference of this study from other studies is that the question of how the UK earned more income with less energy as a result of its R&D expenditures in the field of energy in the relevant period is investigated by econometric methods. While doing this, R&D expenditures and total energy consumption in the fields of renewable energy, non-renewable energy, and nuclear energy were used in the 1990-2018 period for the UK. For this purpose, the stability of the variables was investigated with the Perron (1989) and Zivot and Andrews (1992) tests, in which structural breaks were taken into account. Then, the long-term relationship was tested with the Gregory and Hansen cointegration test and a cointegration relationship was found. Then, it is tested with Fully Modified Ordinary Least Square (FMOLS) and Canonical Cointegrating Regression (CCR) estimators for a long-term relationship. The findings showed that while the R&D expenditures for nuclear energy decreased the energy use the most for the UK in the long term, it was found that the R&D expenditures for renewable energy increased the most.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».