Green finance and its impact on achieving sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of green finance initiatives on achieving sustainable development goals in Jordan, with a specific focus on evaluating the effectiveness of green finance strategies in promoting environmental sustainability. The research applies the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) method and assesses the connection of green finance, taken as the number of banks who increase the loan activity on ecology projects, and sustainable growth, given by the records of carbon releases. Relevant control variables involved in this consideration include income level, population, trade openness, and urbanization in addition to other factors that could otherwise cause a deviation which would generate biased results. The statistical tests show that green finance positively contributes to sustainable development in Jordan, and in the short- and long-term perspectives. Green finance and sustainable development have been a tightly connected two-way causality between them according to Dik and Panchenko's test, which implies that a virtuous cycle exists here. The results give extra weight and brilliant examples of the crucial role that green finance plays in the implementation of the sustainable development goals. It is this role that mainly enables reduction of carbon emissions in the world and mitigation of the negative consequences of climate change. They touch on the main issue of shaping the suitable conditions for green investment options and to create the interest for investing in sustainable development projects. This has become part and parcel of the green finance and sustainable development literature through the manifold of envisaged adjustments to our research design, a wide array of relevant control variables considered, and fully developed elaborated econometrics. It offers a direct response to the research gap by unfolding how becoming green finances takes place. This empowers the sustainable development outcomes in Jordan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».