Heterogeneous panel data model with sharp and smooth changes: Testing green growth hypothesis in G7 countries
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the complex relationship between renewable energy consumption and economic growth in G7 countries , emphasizing the critical role of renewable energy in addressing climate change and facilitating the transition to a low-carbon economy. Using heterogeneous panel data models , the study incorporates both sharp and smooth structural changes through the Fourier Seemingly Unrelated Regressions Mean Group (F-SURMG) estimation. This approach effectively addresses heterogeneity, structural changes, and cross-sectional dependency in panel data analysis , ensuring robust and reliable insights. The findings reveal significant variation in the impact of renewable energy consumption on economic growth across the G7 countries . In Japan, the effect is positive and statistically significant, supporting the green growth hypothesis. This outcome is attributed to Japan's strong tradition of technological innovation, which enables effective integration and adaptation of renewable energy technologies . Conversely, Italy exhibits a negative and significant impact, highlighting challenges in aligning renewable energy with its economic framework . For Canada, France, Germany, the UK, and the US, the effect is not statistically significant, suggesting that renewable energy consumption has not yet become a major driver of economic growth in these nations. The study underscores that the transition to green growth in G7 countries faces several obstacles, including outdated infrastructure, volatile energy prices, competition from fossil fuels , and insufficient investment in renewable technologies. These factors can impede innovation and limit the economic contributions of renewable energy. Addressing these challenges is crucial for unlocking the full potential of renewable energy to foster sustainable economic growth across the G7 countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».