Environmental policy uncertainty and green innovation: A TVP-VAR-SV model approach
Notice bibliographique
Résumé
<abstract><p>This paper aims to measure the impacts of environmental policy uncertainty on green innovation and explore the transmission channel that is less understood in past scientific works. In this paper, we use a newspaper-based sentiment mining approach to establish an index of environmental policy uncertainty in China and implement web crawlers and text analysis techniques to construct a network public opinion index of the Chinese financial market. Then, we explore the relationships between environmental policy uncertainty, network public opinion, and green innovation through the time-varying parameter structural vector autoregressive with stochastic volatility (TVP-VAR-SV) model. The transmission channels of environmental policy uncertainty to green innovation are depicted by selecting different timing of policy release. Our empirical study results show that the fluctuations of environmental policy uncertainty, network public opinion, and green innovation have time-varying characteristics. Furthermore, the findings reveal interactions among the three variables: 1) The environmental policy uncertainty can influence green innovation through network public opinion. 2) The environmental policy uncertainty has both inhibited and promoted effects on network public opinion and green innovation. 3) There are differences in the direction and the degree of impulse responses among the above three variables in the context of uncertainty shocks. Besides, managerial relevance and policy implications are also provided for decision-makers facing sustainable development challenges.</p></abstract>
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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 | 0,000 | 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 ».