Sowing the seeds of sustainability: Digitalization, renewable energy, and carbon emissions in emerging economies' global value chains
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how digitalization moderates the link between renewable energy consumption and carbon emissions within global value chains across 31 emerging economies from 2001 to 2022. Employing a robust panel data approach, the research utilizes advanced econometric techniques such as fixed and random effects models with Driscoll and Kraay standard errors, and feasible generalized least squares (FGLS) estimators to account for cross-sectional dependence, heteroscedasticity, and autocorrelation. Our findings reveal that renewable energy consumption significantly lowers carbon emissions in global value chains, emphasizing its environmental benefits. However, digitalization shows a dual role, as it improves operational efficiency, its dependence on energy-intensive digital infrastructures contributes to higher carbon emissions. The interaction between digitalization and renewable energy consumption suggests that high levels of digitalization weaken the positive environmental impact of renewable energy. This moderating effect underscores the importance of aligning digital strategies with sustainable energy policies, particularly in emerging economies where the energy mix often relies heavily on traditional sources. This study sheds light on the pollution haven hypothesis by emphasizing the risks associated with technology transfers that lack sufficient backing in renewable energy. The insights offer important policy implications, urging governments to adopt integrated low-carbon strategies.
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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 ».