China's Provincial Digital Economy and Carbon Emissions: A Spatio-Temporal Analysis During 2013–2019
Notice bibliographique
Résumé
Today, with the rapid development of the digital economy, China is also working with the world to deal with the huge challenges brought about by the deteriorating climate environment. In the context of the "dual carbon" development goal, the digital economy is in a new era of integration with environmental protection and other fields. Studying how the development of the digital economy has an impact on carbon emissions is the key to solving the current coordinated development of the economy and the environment. This paper firstly takes 30 provinces in China (except Tibet, Hong Kong, Taiwan, and Macau due to data unavailability) as the research object, and takes 2013-2019 as the research time to construct an index system for measuring the development level of digital economy, and calculates the level of digital economy development at different time points in each region based on the entropy weight TOPSIS method. It is found that the average annual development level of the digital economy is the eastern coastal area, the central area, the northeast area and the western area from high to low. Then, considering that China's carbon emissions and digital economy development have certain spatial patterns, and at the same time doing a spatial autocorrelation test based on Moran's I, geographically and temporally weighted regression (GTWR) model with the dependent variable being carbon emission intensity and the independent variables being digital economy development level, population, urbanization rate, secondary production ratio, industrial solid waste utilization rate and per capita GDP was established. Finally, we obtained that the temporal and spatial evolution of the influence has weakened from the promotion in the west to the surrounding areas to the inhibition in the eastern coastal and northeastern regions; the overall promotion decreased and the inhibition increased with time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».