The Relationship Between Renewable Energy Consumption, Carbon Dioxide Emissions, Economic Growth, and Foreign Direct Investment: Evidence from Developed European Countries
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to conduct an empirical examination of how renewable energy consumption, carbon dioxide emissions, growth in GDP per capita, and foreign direct investment are interrelated.The empirical investigation is based on panel data spanning 18 years, gathered from nine developed European nations: Germany, the United Kingdom, France, Italy, Spain, the Netherlands Switzerland, Turkey, and Poland, during the period from 2002 through 2019, encompasses significant macroeconomic factors that act as benchmarks for assessing a socioeconomic advancement.Additionally, in light of the drawbacks posed by Carbon dioxide (CO2) emissions, which are a significant hazard to all countries, there appears to be a growing potential for developing preventive measures.Regarding the methodology, various models are examined using panel regression econometric methods.This study utilizes Pooled Ordinary Least Squares (OLS), Pooled Ordinary Least Squares Robust (OLSR), Fixed Effects Method (FEM), and Random Effects Method (REM).A correlation matrix is used to ascertain the interrelationships among the variables under study.Additionally, the findings from the Hausman Test suggest that the Random Effects Method emerges as the most fitting technique for this investigation.Moreover, the regression outcomes obtained through the random effect approach indicate that renewable energy consumption notably decreases CO2 emissions in developed European nations, highlighting its critical role as a strategy for sustainability.While GDP per capita has a negative impact on CO2 emissions and does not indicate a level of significance.Further, Foreign Direct Investment has a positive impact on CO2 emissions although, does not indicate a level of significance.This paper's major goal is to advance our knowledge of this relationship and arrive at fresh insights that could be very useful to policymakers.The study's secondary goal is to bridge the existing literature gap for the specified period and selected countries, with a focus on distinct macroeconomic variables.
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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 | 0,001 |
| 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 ».