The socio-economic and technological dimensions of energy transition: Do financial mechanisms enhance renewable energy generation?
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».