Does economic complexity help in achieving environmental sustainability? New empirical evidence from N-11 countries
Notice bibliographique
Résumé
In view of the SDGs argued by UNO, it is vital to address the pressing issues regarding sustainable development. The aim of current study is to investigate the impact of economic complexity (ECC) on environmental sustainability. To achieve this aim, we sampled the 25 years of data of Next-11 countries over the period 1995 to 2019. The economic complexity was measured by the economic complexity index (ECI) while environmental sustainability was measured by two proxy variables including CO 2 and greenhouse gas (GHG) emissions. The empirical analysis was established by utilizing the unit root test, cointegration test, FMOLS (fully modified OLS) and DOLS (dynamic OLS) models. The estimated coefficient values disclosed that ECC has a negative and statistically significant relationship with both CO 2 and GHG emissions in the long run, implying that ECC ensured environmental sustainability. In addition, the analysis reveals that financial development has a negative while economic growth and energy imports have a positive and statistically significant association with both CO 2 and GHG emissions. The findings of the current study suggested an important policy regarding the focus on ECC for achieving environmental sustainability in underlying economies. This study provides robustness to the existing literature in alternative data settings (N-11 countries) and by the unique objective of focusing on environmental sustainability.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».