Impacts of government attention on achieving Sustainable Development Goals: Evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
• China’s government attention on the SDGs has generally increased over time. • Government attention intensity impacts the SDGs more than text similarity and tone. • Government attention promotes coordinated and balanced progress of the SDGs. • Financial input boosts the impact of government attention on promoting the SDGs. The Sustainable Development Goals (SDGs) are crucial in tackling the sustainability challenges and emerging issues faced by humanity, with government attention being a significant factor in promoting their successful achievement. However, there is limited quantitative research systematically examining the impacts of government attention on SDGs progress. This study employs text analysis and a panel regression model to analyze the impacts of government attention intensity, text similarity, and tone on the achievement of SDGs, utilizing data extracted from China’s Government Work Reports spanning the decade from 2010 to 2020. The findings reveal that the Chinese government attention to the SDGs has generally increased over time. The heightened focus has notably bolstered the achievement of the SDGs, with the most significant impact observed post-2015. Government attention intensity was identified as the most impactful factor. Moreover, government attention intensity, text similarity, and tone have positively influenced the coupling coordination relationship between 17 SDGs, as measured by the coupling coordination degree, leading to a more harmonious and balanced achievement of socioeconomic and environmental goals in China. Financial investment served as a moderating factor, enhancing the positive impacts of attention intensity, text similarity and tone on the promotion of SDGs attainment. The effects of government attention on SDGs progress were notably positive in the eastern region, exhibiting greater significance in areas with stronger governance capacity compared to those with weaker governance capacity. This study provides insightful information for enhancing the modernization and efficiency of China’s national governance system, promoting SDGs at local and global scales, and fostering sustainable transformation.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».