The socio-economic and technological dimensions of energy transition: Do financial mechanisms enhance renewable energy generation?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The transition to renewable energy generation (REG) is a critical priority for emerging economies aiming to meet the 2030 Sustainable Development Goals. This study investigates the key drivers of REG across the MINT countries (Mexico, Indonesia, Nigeria, and Turkey) using a multidimensional framework that integrates socio-economic factors, financial mechanisms, and technological enablers. Employing advanced panel estimation techniques, including Cross-Sectionally Augmented Autoregressive Distributed Lag (CS-ARDL), Dynamic Common Correlated Effects (DCCE), and Augmented Mean Group (AMG) estimators, the analysis covers the period from 1995 to 2022. The results revealed that while economic growth significantly promotes REG, trade openness and unemployment are negatively associated with clean energy advancement. In the financial dimension, both green finance and financial development support REG, whereas foreign direct investment exerts an inverse effect. Technological innovation, information and communication technology (ICT), and the digital economy are identified as key accelerators of REG progress. This study advances energy transition theory by integrating multidimensional drivers, socio-economic, financial, and technological factors into a unified empirical framework for emerging economies. These findings underscore the need for an integrated policy framework that simultaneously strengthens macroeconomic structures, enhances green financing systems, and promotes technological innovation to facilitate an inclusive and sustainable clean energy transition in emerging markets.
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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 | 0,000 |
| 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 découle