A firm level Environmental Kuznets Curve Evaluation: thresholds in a cross-sectional dataset of mid-sized companies
Notice bibliographique
Résumé
In a context of insufficient global regulation, a substantial proportion of firms set voluntary greenhouse gas emissions reduction targets. This study draws on a new dataset of about 1000 GHG Protocol-compliant assessments from a thousand Europe and US-based small and medium enterprises and mid-sized firms between 2019 and 2024 to investigate how emissions metrics compare across as companies grow and consolidate their productivity. Moving beyond the conflicting environmental Kuznets curve evidence and the traditional focus on large enterprises, we uncover a new, untheorized link between emissions and firm productivity. Using competing polynomial and threshold regression models, and addressing endogeneity, selection bias and omitted variable bias by relying on Granger causality, Hausman instruments, poststratification, Oster sensitivity tests and split sample testing, we establish that contrary to the classic inverted U shape of the EKC, corporate emissions and emissions intensities do not show a clear turning point but instead stabilize once over a critical threshold in revenue per employee. We find raising productivity can halve per revenue intensities despite simultaneous fourfold and twofold surges in absolute and per-employee emissions. This structural influence of financial productivity challenges the fairness of corporate net-zero targets that assume comparable baseline intensities across firms.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».