Analyzing Trends in Green Financial Instrument Issuance for Climate Finance in Capital Markets
Notice bibliographique
Résumé
Numerous stakeholders concur that tackling the climate change effect requires massive financial mobilization from the public and private sectors to reduce the climate financing gap. Capital markets are among the key players fostering this mobilization by issuing green financial instruments and facilitating capital flows to green investments. The study aimed to conduct a bibliometric analysis to fill a knowledge gap by evaluating the status and linkages in the literature on capital markets’ green financial instrument issuances. We utilized the Bibliometrix R package and VOS viewer to analyze 314 relevant publications from the Web of Science in 2017–2023 following the Sustainable Stock Exchanges’ green finance voluntary action plan. The analysis entailed mapping the scientific production trends, journal significance, author productivity, keyword linkages, emerging and trending topics, and collaborations within social structures. Further, the study assessed the applicability of Bradford’s, Zipf’s, and Lotka’s bibliometric laws. We highlight six conclusions based on the analysis, their relevance to various stakeholders, and future research directions. The findings are essential in enhancing the decision-making process of policymakers, corporations, responsible investors, and researchers interested in understanding the effectiveness and impact of green financial instruments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».