Unequal Energy Footprints: Trade-Driven Asymmetries in Consumption-Based Carbon Emissions of the U.S. and China
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the symmetric and asymmetric impacts of international trade on consumption-based carbon emissions (CBEs) in the People’s Republic of China (PRC) and the United States of America (USA) from 1990 to 2018. The analysis uses autoregressive distributed lag (ARDL) and non-linear ARDL (NARDL) methodologies to capture short- and long-run trade emissions dynamics, with economic growth, oil prices, financial development and industry value addition as control variables. The findings reveal that exports reduce CBEs, while imports increase them, across both economies in the long and short run. The asymmetric analysis highlights that a fall in exports increases CBEs in the USA but reduces them in the PRC due to differences in supply chain flexibility. The PRC demonstrates larger coefficients for trade variables, reflecting its reliance on energy-intensive imports and rapid trade growth. The error correction term shows that the PRC takes 2.64 times longer than the USA to return to equilibrium after short-run shocks, reflecting systemic rigidity. These findings challenge the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis, showing that economic growth intensifies CBEs. Robustness checks confirm the results, highlighting the need for tailored policies, including carbon border adjustments, renewable energy integration and CBE-based accounting frameworks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».