Green Jobs in the EU Renewable Energy Sector: Quantile Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the ongoing green transition in the energy sector in EU countries. The greening process is brought about by the growth of the Renewable Energy Sources (RES) sector and Green Jobs (GJ). The goal of this paper is to find out how certain factors in the RES sector affect the creation of GJ. This study uses Quantile Regression for Panel Data (QRPD), a method that addresses fixed effects. Based on secondary data from Eurostat and EurObserv’ER reports, the model was made for the EU27 countries for the years 2013–2020. The impact of the adopted variables on GJ generation is heterogeneous. Significantly, the volume of turnover in the RES, across the entire studied cross-section, influences the increase in GJ number. It is also observed that, in the case of economy-wide R&D expenditure, a negative impact on GJ creation is observed. In contrast, interestingly, in the case of R&D expenditure in the business sector, a positive effect on GJ formation is noted. A possible direction for research into the topic of GJ in the RES should be qualitative research, which could provide additional information regarding, for example, the degree of the greening of such jobs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».