Synergy between energy technologies and CO2 emitting goods trade in leading energy-intensive economies: proactive or counterproductive governance?
Notice bibliographique
Résumé
The trade of CO 2 emissions encompasses the balance of exports and imports related to goods that contribute to carbon dioxide emissions. However, energy technologies, whether clean or carbon-intensive, significantly influence this trade. We investigate the impact of decomposed energy technologies, both clean and fossil fuel-based, on the export of CO 2 emitting goods from the world’s top energy-intensive countries during the period from 1990 to 2022. Given the heterogeneity and endogeneity inherent in the data, we employ quantiles via moments and high-dimensional fixed effects linear regression techniques, respectively. Our findings reveal a monotonic positive impact of clean energy technologies in reducing the export of goods associated with CO 2 emissions. In contrast, fossil fuel technologies tend to increase the export of such goods. Interestingly, the interaction between sustainable and fossil fuel technologies contributes to a reduction in these exports, highlighting the significant role of sustainable technological development. However, when considering the interaction between both types of technologies (clean and fossil fuel) and governance practices, we observe an increase in the exports of goods associated with CO 2 emissions. This underscores the substantial influence of governance practices on increasing the export of these goods. Our results suggest that advancing sustainable energy technologies and proactive governance can lessen the export of CO 2 -emitting goods, promoting environmental safety.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».