Nexus Between Green Financing and Carbon Emissions: Does Increased Environmental Expenditure Enhance the Effectiveness of Green Finance in Reducing Carbon Emissions?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the nexus between green financing (GB) and carbon emissions across 29 countries distributed worldwide with full data on green financing measured as the sum of bonds issued for the period 2018–2021. GDP per capita, population, and environmental expenditure (EP) are used as control variables in the study. An interaction term between GB and EP is also included in the study. This study utilized the Panel Robust Fixed Effect Model (PRFEM) to investigate the nexus between green financing and carbon emissions and how EP enhances the effectiveness of green financing in reducing carbon emissions. The study concludes that green finance is effective in reducing carbon emissions; this relationship remains the same regardless of country-specific factors such as the GDP per capita, EP, and population. Increases in environmental protection (EP) expenditure promote the effectiveness of green financing in reducing carbon emissions. This study recommends policies that promote the green transition including tax exemptions for investors in green bonds, the enactment of rules and regulations that require companies and institutions to provide information about their green projects, and lastly, the establishment of standards that help in measuring the impacts of the projects that are being funded through green bonds. The synergic potential between EP and green financing justifies the need for policies supporting the collaboration of public and private collaboration in attracting green capital flows from the private sectors. By enhancing the green bond market, these steps will contribute toward realizing low carbon economy goals by channeling funds to sustainable and environmentally friendly projects.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».