A Quantile Analysis of Energy efficiency, green energy investment, and energy innovation in most industrialized Nations
Notice bibliographique
Résumé
The continuous use of fossil fuels to meet the energy demands of the industrialized nations has led to environmental degradation. As such, there has been a call for research, exploration, and the usage of alternative energy which is believed to improve the depleting quality of the environment. This study investigates the relationship between energy efficiency, green energy investment, and energy innovation in a panel of nine highly industrialized countries such as Canada, Japan, France, Spain, Germany, Switzerland, Italy, the United States of America, and the United Kingdom. Relying on the environmental Kuznets' hypothesis (EKC), we employ the quantile-on-quantile regression approach to the data obtained between 1980 and 2018. The empirical estimates validate the EKC hypothesis in most of the industrialized nations considered. The findings also reveal that the continuous use of non-renewable energy consumption aggravates emissions, while the use of renewable energy reduces the level of emissions in the environment. Therefore, energy efficiency leads to an increase in emissions in the first 3 quantiles and reduces emissions in the remaining quantiles. Also, energy innovation leads to a high amount of emissions. Finally, the study calls for increased investments in renewable energy as well as energy efficiency to ensure continuous improvement in the quality of the environment.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».