Challenges and Trends in Green Finance in the Context of Sustainable Development—A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Green finance in the context of sustainable development sits within the broader discourse of environmental economics and sustainable finance. Their integration has become imperative in addressing global challenges, with the aims of understanding how financial mechanisms can be aligned with sustainability goals, investigating the role of green finance in promoting environmentally friendly investments, and fostering sustainable development. This bibliometric analysis explores the evolution, trends, and challenges in green finance research. It examines 436 articles published between 2016 and 2024, revealing insights into influential publications, authors, journals, institutions, and countries engaged in green finance for sustainability. The study identifies China, the UK, and Pakistan as leaders in research output and citation impact. Furthermore, it highlights the interdisciplinary nature of green finance, reflected in diverse publication outlets spanning environmental, social, and economic domains. The analysis underscores the increasing global interest in green finance, as evidenced by the growing citation rates over time. Key findings include the pivotal role of green finance in energy efficiency, renewable energy development, and the promotion of sustainable economic growth. Overall, this research provides valuable insights for policymakers, researchers, and practitioners, emphasizing the importance of interdisciplinary collaboration and continued research efforts in advancing sustainable finance agendas.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,014 |
| 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 | 0,000 |
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 ».