The spatial spillover effect of financial growth on high-quality development: Evidence from Yellow River Basin in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract River basin cities are areas with remarkable conflicts between the human activity and the ecological environment. They are also important targets for policy implementation of sustainable and high-quality development (HD) in various countries around the world. This article exploits the panel data of 99 cities located in the Yellow River Basin (YRB) from 2006 to 2019 to empirically analyze the spatial effect of financial growth on HD. Spatial weights participated econometric models are utilized to analyze this spatial effect. Empirical results reveal that: (1) the HD in the YRB shows a strong positive spatial autocorrelation. (2) Financial growth exerts an N-shaped curve effect on the HD from a long-term perspective. When this influence spills out to the surroundings, it exhibits an inverted U-shaped characteristic. (3) Green innovation can be an important intermediary factor in the influence of financial growth on HD. (4) The influence of financial growth on HD appears stronger in regions with higher economic levels, where N-shaped effects can be transmitted to the surrounding regions. However, the backward economic development in low-economy regions prevents the spatial spillover of N-shaped effects. This study can be instrumental for countries to formulate financial policies that aim to promote HD in river basin cities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».