Economic development, carbon emissions and climate policies
Notice bibliographique
Résumé
If economic activity is considered the primary driver of climate change through emissions of carbon dioxide, then supporting economic growth and fighting emissions would appear to be at odds. However, the process of economic development may itself foster complementarity between GDP growth and emissions reductions. Such complementary in the relationship between economic development and emissions reduction might reflect changes in the industrial composition of economic activity, technological advancements or environmental consciousness. This view is in line with the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis: that per- capita income growth is associated with increases in carbon emissions up to a certain threshold of economic development, but beyond that threshold, higher per-capita incomes are associated with lower emissions per capita. The EKC hypothesis, suggests that economic development is actually a pathway to environmental improvements. We test the EKC hypothesis for 191 countries over 1989-2022, enabling us to study the overall validity of the EKC hypothesis at global level. Moreover, by interacting GDP per capita with an index measuring the stringency of climate policies, we shed light on whether and how climate policies mediate the impact of GDP on emissions. We find that emissions respond to increasing per-capita income levels nonlinearly, with a turning point at about $25,000 on average. Importantly, we show that climate policies shape the relationship between income and emissions by making the EKC lower and flatter, thus favouring a decoupling between emissions and economic activity. Our results have important policy implications, as they identify economic development as a pathway to environmental improvements. We also show that environmental policies are an essential ingredient to achieve decoupling of emissions and economic output over the longer term.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».