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Enregistrement W4312172524 · doi:10.3390/ijerph20010202

Knowledge Ecology and Policy Governance of Green Finance in China—Evidence from 2469 Studies

2022· article· en· W4312172524 sur OpenAlexaboutno aff
Junjie Li, Bei Zhang, Xin Dai, Meng Qi, Bangfan Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaCorporate governanceGreen economyFinanceGreen growthGovernment (linguistics)EconomicsBusinessPolitical scienceSustainable development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CiteSpace was used to visualize the knowledge ecology of the green finance research literature in CNKI and WOS, and NVivo software was used to root the code analysis of the current green finance policies in China. From the analysis of the research hotspots, both in China and internationally, great importance is attached to the research on green finance, and the research on green financialization has broad prospects. The core group of authors on green finance research in China has taken shape, whereas the core group of authors of green finance research in the rest of the world has not yet taken shape. There is a lack of close cooperation and a relatively low level of communication among important domestic green finance research institutions, and a certain scale of cooperation network has been formed among influential international institutions. The major countries for influential international green finance research are Singapore, France, Switzerland, Canada and Saudi Arabia, and the international influence of China's green finance needs to be improved. Both domestic and foreign countries attach great importance to the balance between economic growth and the low-carbon green transition. China attaches more importance to macroeconomic development and strategic transition, but internationally, the trend is toward microcorporate green performance, policy optimization and market innovation. The research focus of green finance has achieved in three stages of evolution, namely, green industry in the early stage, green services in the middle stage and green strategy in the near future. International green finance research focuses on climate change, market players, government performance, social responsibility sharing, etc. In particular, reducing the cost of green development is the focus of international green finance. The domestic focus is on climate risk, carbon neutrality, carbon peak, low-carbon transition, carbon reduction, and green transition themes. Internationally, the focus is on financial performance, decisions, green finance, credit, drivers, quality, socially responsible investment and other topics. Considering the practical implementation of green finance in China, the governance logic of China's green finance policy consists of five main categories: policy belief, policy objective, policy tool, policy feedback and policy cycle. In the future, the development and improvement of China's green finance policy should achieve breakthroughs in the following aspects: first, guiding the main body of green finance policy to firmly establish policy beliefs; second, improving the clarity of green finance policy objectives; third, enhancing the overall effectiveness of the governance of green financial policy instruments; fourth, strengthening the green finance incentive policy feedback system construction; and fifth, improving the quality of green finance policy cycles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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