Assessing the Environmental Impact of Fiscal Consolidation in OECD Countries: Evidence from the Panel QARDL Approach
Notice bibliographique
Résumé
Concerns about ensuring a sustainable environment are growing, attracting major attention from policy professionals worldwide. Therefore, this study investigates the nonlinear impacts of fiscal consolidation on CO2 emissions in 17 OECD countries from 1978 to 2020. To probe the short- and long-term connections across various quantiles of CO2 emissions, we adopted panel QARDL frameworks. The Granger non-causality test was used to investigate the variables’ association with CO2 emission. The study’s main findings confirm the overall beneficial effect of fiscal consolidation on carbon emissions. It reduces CO2 emissions at almost all quantiles in the short run. By contrast, in the long run, the effect is positive at lower quantiles and turns negative at upper quantiles. Furthermore, a causality analysis identified a bidirectional causal relationship between fiscal consolidation and CO2 emissions, confirming the existence of mutual influence. While Keynesian theory links fiscal consolidation to economic recession, our findings support the non-Keynesian view, showing that such policy can foster economic growth and thereby contribute to reducing CO2 emissions in the short run. Thus, OECD countries are orienting public spending and carbon taxation toward environmentally friendly practices while ensuring environmental protection and deficit reduction. Nonetheless, the identified mixed effect in the long run highlights the need for sustained consolidation policies by enhancing expenditure efficiency and adopting targeted taxation measures to achieve lasting emission reductions and support the transition to cleaner energy, even when emissions are relatively low.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».