Impact of regulatory policies on green bond issuances in China: policy lessons from a top-down approach
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines whether the green bond policies of major Chinese financial regulators’ have a direct and positive impact on the green bond market. Using Chinese green bond issuances from 2012 to 2019, we analyze green bond issuer response to top-down regulatory policies post 2014. Using a difference-in-difference model, we find a direct positive influence of green bond regulatory policies on issuance amounts. Additional analysis shows that specific issuer characteristics like ownership type (government-owned), industry type (green industry), and sector type (financial issuer) have a stronger positive reaction to policy announcements and led to the issuance of more green bonds. Our results highlight the supporting role of financial regulators in advancing the green finance agenda in China.Key policy insights Green bond policies implemented by Chinese financial market regulators have been an effective means to increase overall green bond issuancesCertain issuer types react more positively by increasing their green bond issuances following the announcement of green bond policiesPro-active participation by key financial regulators in the form of harmonized definitions, consistent engagement, and alignment with international best practices can be beneficial for stimulating green finance growth
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle