ASSESSING THE ENVIRONMENTAL IMPACT OF MONETARY POLICY IN THE WORLD LARGEST CARBON EMITTERS: AN EMPIRICAL APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the effect of monetary policy on carbon emissions of the top ten carbon-emitting countries in the world, including China, USA, India, Russia, Japan, Germany, South Korea, Iran, Canada, and Saudi Arabia.For empirical analysis, data is collected from 1992 to 2020, and the panel cointegration technique is applied for estimation.The independent variables included are income, interest rate, urbanization, energy consumption, trade openness, and government fiscal expansion.The estimated results reveal the long-term negative influence of high interest rates on carbon emissions, suggesting that contractionary monetary policy could potentially serve as a mean to mitigate environmental degradation.Economic growth is found to have a nonlinear influence on carbon emissions, validating the existence of the Environmental Kuznet Curve in these countries.It implies that carbon emissions first rise in tandem with economic growth, but subsequently start to decrease as economic growth continues to rise.Energy consumption, urbanization, and government fiscal expansion are found to deteriorate environmental degradation through increased carbon emissions, while trade upgrades the environment by decreasing emissions.These results are robust with alternative equation specifications and estimation technique.These results have important policy implications.
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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 | 0,000 | 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 ».