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Enregistrement W4387530403 · doi:10.1080/09640568.2023.2263637

How do environmental regulations and financial support for agriculture affect agricultural green development? The mediating role of agricultural infrastructure

2023· article· en· W4387530403 sur OpenAlex
Lingyan Xu, Jing Jiang, Jianguo Du

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesSocial Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAgricultureBusinessPanel dataGreen developmentChinaMediationStructural equation modelingEconomicsGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental regulations and financial support for agriculture have been respectively proved as important means to break through the dilemma of agricultural green development in China. While their interactive influences on agricultural green development are rarely focused, as well as the mediation mechanism. This paper provides an interactive perspective by exploring the direct and indirect mechanisms affecting the relationship between environmental regulations, financial support for agriculture, and agricultural green development, among which the mediating effects of agricultural infrastructure, are further discussed. Based on the provincial panel data for China from the year 2000 to 2021, this paper constructs a fixed effect model, mediating effects model, and threshold panel model to empirically test the direct and indirect effects of environmental regulations and financial support for agriculture on agricultural green development. The results show that: (1) The full sample of agricultural green development in China shows an M-shaped trend, environmental regulations and financial support for agriculture show spatial and temporal heterogeneity among regions. (2) Environmental regulations, financial support for agriculture, and their interaction all have positive effects on agricultural green development, while their interactive effect is greater. (3) Agricultural power facilities not only significantly mediate the relationship between financial support for agriculture and agricultural green development, but also play a mediating role in the positive effect of the interaction between environmental regulations and financial support on agricultural green development. While rural transportation facilities only significantly mediate the positive effect of the interaction between environmental regulations and financial support for agriculture on agricultural green development. (4) Heterogeneity analysis results show that the effect of the interaction between environmental regulations and financial support for agriculture on agricultural green development is greatest in agricultural optimized developing areas; however moderate developing areas are insignificant. This research contributes to understanding how environmental regulations and financial support for agriculture affect agricultural green development and extends the mediating role of agricultural infrastructure in their relationships.

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.

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)0,000
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,164 · 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