Evaluating the Impact of Green Bond Financing on Environmental and Social Outcomes in Saudi Arabia: An Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the environmental and social effects of energy projects in Saudi Arabia and how green bond financing contributes to reducing emissions of CO2 and generating job opportunities aligned with Vision 2030. The study employs two-step empirical approach which combines pooled Ordinary Least Squares (OLS) regression and Propensity Score Matching (PSM), to address the issue of selection bias and enhance causal interpretation by utilizing the balanced panel dataset from 2017 to 2024 which consists of 12 energy projects that are financed through green bond and non-green bond. Diagnostic tests are used to confirm the presence of multicollinearity or heteroskedasticity and ensure the reliability of estimators. The findings of the OLS indicate that green bond financed projects perform significantly in terms of CO2 reduction and job creation than non-greem projects, indicating their environmental and socioeconomic advantages. These findings are supported by PSM, which reveals that treated projects perform better than control projects even after considering the project level and macroeconomic factors. Overall, the findings demonstrate the potential of green bond financing to help Saudi Arabia reach its sustainability goals by supporting eco-friendly, capital-intensive, and employment-generating infrastructure. The study offers practical insights for policymakers and investors interested in expanding sustainable finance and tackling climate change and development issues.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».