Electricity Production and Sustainable Development: The Role of Renewable Energy Sources and Specific Socioeconomic Factors
Notice bibliographique
Résumé
An eco-friendly and sustainable power production system constitutes the cornerstone of every country’s strategic plan to tackle climate change and enhance energy resource autonomy. Carbon dioxide abatement in electricity generation, in addition to being a necessary condition for t “green” energy transition, can contribute greatly to cleaner industrial production and sustainable development. Emphasizing this key role of the power sector, the present research focuses on shedding light on the impact of renewable energy resources (RES), per capita gross domestic product (GDP), electricity gross fixed capital formation (GFCF) and urbanization in the CO2 intensity, and the sustainability level of electricity production. The analysis is based on a comprehensive dataset of 31 countries including 26 European countries, U.S.A., Japan, Australia, Canada, and New Zealand from 1995 until 2018. The econometric outcomes revealed the strong statistical significance of all variables and a plethora of causality relationships, upon which several policy suggestions are made. Interestingly, GDP per capita beyond a certain level can gradually become an aggravating factor for the electricity carbon footprint. Similarly, the vital role of RES in clean electricity production was confirmed as expected, yet surprisingly, this effect also appears to reverse after a certain percentage of total RES reliance. In contrast to urbanization, the electricity GFCF parameter is estimated to have an adverse effect on electricity CO2 intensity, indicating that the vast amount of new investments in the power sector concerns carbon-intensive technologies. Finally, a dynamic analysis is carried out, revealing to policy makers the necessary time frame after which the implementation of new energy policies can have the full impact on the carbon emissions of electricity generation.
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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 | 0,000 | 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 ».