Growth-environment nexus in Canada: Revisiting EKC via demand and supply dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Previous research on the growth-environment nexus has predominantly focused on demand-side indicators, disregarding the supply-side dynamic and the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. This study examines the role of economic growth on environmental quality in Canada, considering various macroeconomic factors such as energy consumption, technology innovation, foreign direct investment, and institutional quality. Using time series data for the period 1990 to 2022, this study employs the dynamic autoregressive distributive lag (DARDL) co-integration model to assess the co-integrating relationship among variables and conduct counterfactual shock analysis. The results demonstrate that economic growth significantly affects demand-side dynamics, leading to increased carbon emissions and ecological footprint, while concurrently reducing the supply-side factor, namely the load capacity factor, in both the short and long run. Notably, these findings include the confirmation of the EKC hypothesis as it relates to environmental safety, measured through energy consumption within the Canadian context. In addition, counterfactual analysis of the DARDL approach examines the effects of (±) 1% and (±) 5% shocks from the independent to dependent variables. For robustness, the kernel regularized least squares machine learning algorithm validates the results obtained from the DARDL estimation technique. The study's findings suggest implementing stringent environmental policies to enhance supply-side environmental parameters while carefully balancing energy consumption to support growth. It is crucial to ensure that economic growth is not achieved at the expense of environmental degradation in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».