Analysis of the Dynamic Relationships among Renewable Energy Consumption, Economic Growth, Financial Development, and Carbon Dioxide Emission in Five Sub-Saharan African Countries
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the relationships among renewable energy consumption, economic growth, and financial development in five sub-Saharan African nations utilizing panel data from 2000 to 2020. Econometric methods are used to ascertain the existence or absence of cross-sectional dependence and the short-run and long-run connections between the following factors: Pesaran cross-sectional dependence (CD) and cross-sectionally augmented IPS (CIPS) unit root tests, pooled mean group (PMG), and dynamic ordinary least squares (DOLS) estimations. The presence of cross-sectional dependence is found and represented with the CIPS unit root test. No significant short-run relationship is found between the variables of the study, yet a significant long-run relationship is present among them. A positive relationship exists between CO2 emissions and financial development, while financial development and renewable energy consumption are found to have negative relationships with CO2 emissions. The study also supports the scale effect of the environmental Kuznets curve hypothesis. Additionally, no causality is found among the variables, and impulse response and variance decomposition estimation are carried out to recommend future effects. Policy implications of findings are discussed, with accompanying suggestions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».