The Role of Green Financial Sector Initiatives in the Low-Carbon Transition: A Theory of Change
Notice bibliographique
Résumé
Green financial sector initiatives, including financial policies, regulations, and instruments, could play an important role in the low-carbon transition by supporting countries in the implementation of economic policies aimed to decarbonize their economy. Thus, it is fundamental to understand the conditions under which and the extent to which green financial sector initiatives could enable the scaling up of green investments and the achievement of national climate mitigation objectives, while, at the same time, avoiding unintended effects on macroeconomic and financial stability. However, this understanding is currently limited, in particular in the context of emerging markets and developing economies. This paper contributes to filling this knowledge gap by analyzing opportunities and challenges associated with the implementation of green financial sector initiatives. It also considers the specificities of green financial sector initiatives in emerging markets and developing economies, which are often characterized by budget constraints, debt sustainability concerns, and limited access to finance. The analysis focuses on green macroprudential policies, green monetary policies, and green public co-funding. For each green financial sector initiative, the paper qualitatively investigates the transmission channels through which it affects the availability and cost of capital for high- and low-carbon goods, but also investments, output, and greenhouse gas emissions, considering the design and implementation of the green financial sector initiative. For each green financial sector initiative, the paper further identifies its entry point in the economy and its direct and indirect impacts. Building on these insights, the paper develops a theory of change about the role of green financial sector initiatives in climate mitigation and in the low-carbon transition, identifying the criteria for applicability and conditions to maximize impact.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».