Exploring the Relationship between CO2 Emission, Economic Growth, and Energy Consumption at Aggregate Level: A Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the relationship between CO2 emissions, economic growth, energy consumption, and, other control factors for the eight highest CO2-emitting countries (USA, Russia, Iran, China, Germany, India, Japan, and Canada) in 1995-2023. The m objective of the study is to determine how economic growth (GDP), energy consumption (EC), industrial production (IP), and other macroeconomic factors influence CO2 emissions. Using panel data analysis, this study applies various econometric techniques, including fixed and random effects models, Multicollinearity tests, heteroscedasticity tests, and cross-sectional dependence tests. Independent variables include GDP, Total energy use, Industrial output, Density of the population, and Trade while the dependent variable is CO2 emission. The results suggest that energy consumption positively correlates with CO2 emission, where, for each unit of energy consumption, CO2 emission increases by 0.0024 units. The outcomes also reveal a negative correlation of international trade with CO2 emissions implying that trade inhibits emissions. However, the relationship between GDP and, carbon emissions was formed to be statistically insignificant. Population density and industrial production have mixed effects on emissions, with industrial production showing a positive impact. The study emphasizes the importance of adopting cleaner energy sources, enhancing energy efficiency, and considering trade policies that might reduce emissions. The findings suggest that transitioning from coal and oil to cleaner energy sources, such as natural gas, could be an effective strategy for reducing carbon emissions without significantly hindering economic growth. The study provides valuable insights for policymakers in high-emission countries aiming to balance economic development with environmental sustainability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».