Trade Openness, Foreign Direct Investment and Environmental Sustainability Nexus in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subject and purpose of work Although foreign direct investment has the potential to promote sustainable economic growth, research shows a troubling pattern: some countries that attract these investments become “pollution havens” for developed nations. On the other hand, various researchers are of the notion that FDI has the potential to promote sustainability if there are stringent environmental regulations. This has led to a serious debate between the “Pollution Haven” and “Porter” hypotheses. Accordingly, the purpose of this study is to determine which of these hypotheses holds, by examining the impact of trade openness and foreign direct investment on Nigeria’s environmental sustainability. Materials and methods The variables of interest are total greenhouse gas emissions, foreign direct investment (FDI), trade openness, access to electricity, access to clean fuels and technology, and urban population. The Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) estimation technique was deployed in this study. Results The study’s findings indicate that foreign direct investment (FDI) has a statistically significant negative long-run effect on Nigeria’s overall greenhouse gas (GHG) emissions. This robust result, with a coefficient of −0.10478 and a probability of 0.0012, lends strong support to the Porter Hypothesis. While trade openness also exhibits a negative long-run association with GHG emissions, its effect was not found to be statistically significant, showing a coefficient of −0.00166 and a probability of 0.4122. Conclusions As a result, the report suggests that the Nigerian government supports the creation of compressed natural gas (CNG) stations and the switch to CNG-powered vehicles. The Nigerian government can also promote investment in the green energy industry by offering tax holidays and other benefits to companies operating in this field. Furthermore, there should be a widespread public education campaign on the threat posed by global warming and the necessity of planting trees to mitigate the effects of climate change and discourage tree-cutting.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».