Macroeconomic Variables and Its Impact on CO2 Emissions: An Empirical Study on Selected ASEAN Economic Community (AEC) Countries
Notice bibliographique
Résumé
Environmental issues are a crucial aspect in promoting sustainable economic growth.Specifically, CO2 gas emission is an environmental-economic phenomenon that needs to be concerned for all parties to maintain a balance between economic growth and environmental sustainability to realize sustainable economic development.This study aims to analyze the social and economic factors that affect CO2 gas emissions in selected ASEAN economic community (AEC) member countries.The research used panel data analysis from 2010 to 2019 on selected ASEAN economic community (AEC) member countries: Indonesia, Malaysia, Singapore, Thailand, Laos, Vietnam, Cambodia, Brunei Darussalam, and the Philippines.The research variables consisted of CO2 gas emissions as the dependent variable and economic growth (GDP), population (POP), energy consumption (EC), external debt (ED), foreign direct investment (FDI), inflation (INF), and exports (X) as independent variables.The results showed that the variables of economic growth (GDP), population (POP), energy consumption, and exports had a positive and significant effect on CO2 gas emissions.Meanwhile, the variables of foreign debt, foreign direct investment (FDI), and inflation did not affect CO2 gas emissions in ASEAN economic community (AEC) member countries.This research concludes that it is necessary to carry out an integrated policy to reduce CO2 gas emissions by implementing sustainable development strategies involving related parties, providing incentives to reduce fossil energy consumption, and replacing it with environmentally friendly new, renewable energy.The novelty of this research is to analyze the social and economic factors affecting CO2 emissions in ASEAN economic community (AEC).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».