Economic Determinants of Renewable Energy Consumption in China: Integrating Green Infrastructure, Urban Agglomeration, and Environmental Stressors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT China's rapid economic growth has intensified pressure on its energy system, with persistent fossil fuel dependence driving severe air pollution and escalating carbon emissions. Accelerating the transition toward renewable energy is thus vital for achieving the nation's “dual carbon” goals. This study investigates the structural and environmental determinants of renewable energy consumption (REC) in China from 2005 to 2023 using a multi‐method econometric framework. By integrating green infrastructure (forest area), energy efficiency (energy intensity), environmental stressors (PM 2.5 exposure), and spatial dynamics (urban agglomerations exceeding one million inhabitants), the analysis offers a comprehensive understanding of renewable energy drivers. Employing the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds approach, Dynamic OLS (DOLS) for long‐run robustness, and Toda–Yamamoto causality tests for directionality, the results confirm strong long‐run cointegration between REC and its determinants. Forest cover, urban agglomerations, and PM 2.5 exposure significantly influence renewable energy demand, while energy intensity reflects structural breaks aligned with policy reforms in the late 2000s. These findings highlight that renewable energy uptake in China is shaped by the interplay of ecological resilience, urban transformation, and environmental pressures. The study contributes to sustainable development research by emphasizing that renewable energy policy must be integrated with ecological management, urban planning, and pollution control. Policy recommendations advocate for afforestation, renewable‐integrated urban infrastructure, stricter emission regulation, and ongoing efficiency improvements to accelerate China's clean energy transition and inform broader sustainable development pathways in emerging economies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».