A Path to Carbon Neutrality: Do Environmental Tax, Green Technologies and Natural Resources Extraction Matter for Environmental Sustainability?
Notice bibliographique
Résumé
BRICS countries (Brazil, Russia, China and South Africa) and G-7 countries (Japan, USA, France, UK, Canada, Italy and Germany) have experienced high economic growth while polluting their environment. This study explores how environmental sustainability of these countries can be achieved via environmental technology and renewable energy use. It also shows the uncertainty of environmental tax and natural resources extraction in reducing carbon emissions (i.e. CO2). Unlike previous studies using conventional econometric analysis, we employ novel Bayesian panel regression to analyze data spanning from 1996 to 2021 for twelve countries within the G-7 and BRICS cohorts. The results of Bayesian regression are further verified by using the method of moment quantile regression (MM_QR). The results show that extraction of natural resources (i.e. forest rents, natural gas rents and fossil fuels) and economic growth, contribute to an increase in carbon emissions across these countries. We also observed that implementation of green environmental technology and uptake of renewable energy reduce carbon emissions within these countries. The results further show the uncertainty of environmental tax and other natural resource extraction (i.e. coal rents, oil rents, mineral rents) on minimizing carbon emissions. The study addresses two policy interventions: first, to promote renewable energy and technological innovation in the environmental sector to achieve carbon neutrality. Second, to reduce the effect of natural resource extraction, such as forest and natural gas rents, on increasing carbon emissions. The study offers actionable insights for policymakers in other developing countries to balance economic growth and natural resources extraction with environmental sustainability.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».