Unraveling the environmental Kuznets curve: The influence of economic diversity, energy efficiency, and industrial dynamics on carbon emissions in developing economies
Notice bibliographique
Résumé
A new path of economic development among emerging and developing nations has a distinct impact on the environment than seen in the past. The current study attempts to examine how these growth patterns in the developing world have impacted the degradation of the environment. This study contends that merely considering GDP per capita and the proportion of manufacturing in GDP fails to encapsulate the complete growth dynamics of developing and emerging countries. Consequently, such an approach does not adequately reflect the impacts of environmental degradation. As a result, the economic complexity index (ECI) is introduced to the model to reflect the full effects of new growth trajectories on CO 2 emissions by using the Panel Fully Modified OLS (PFMOLS) model of 67 emerging and developing countries during 1996–2020. The results indicate that the complexity of developing and emerging economies, on the one hand, raises CO 2 emissions, likely through expanding economic activities (the scale effect). Moreover, ECI reduces CO 2 emissions by moving the economy toward more high-tech and environmentally friendly technologies and industries and favorable changes in the energy mix (the efficiency effect). Overall, the empirical outcomes emphasize that the final impact of ECI on the environment was negative in most samples, indicating an improving impact of economic complexity on environmental degradation, reflecting that the “efficiency effect” outweighed the “scale effect.” The findings imply that technology and knowledge transfer are essential for energy efficiency and 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».