Does International Green Finance Accelerate Green Innovation? Catalysts for Fostering CO2 Reduction in Developing Economies
Notice bibliographique
Résumé
While domestic green finance is widely recognized for its role in fostering green innovation and supporting climate change mitigation, the impact of international green finance (IGF) remains critical, particularly for developing economies where external finance inflows can catalyse transitions toward low-carbon development. This study investigates the long-run and short-run effects of IGF on green innovation and further examines the influence of green innovation on carbon dioxide (CO2) emissions across a panel of 76 developing countries from 2000 to 2019. Using second-generation panel cointegration and the vector error correction mechanism, our findings reveal a nonlinear long-run relationship between IGF and total innovation, indicating that IGF must exceed a threshold before significantly boosting total innovation in developing economies. We also identify an inverted U-shaped relationship between IGF and green innovation, in which the positive effects of IGF diminish beyond a certain point. Crucially, IGF emerges as a significant driver of CO2 emissions reduction in both the short- and long-run. While total innovation is associated with increased emissions over the long term, green innovation contributes to a substantial and sustained decrease in CO2 emissions. These results emphasize the need to design targeted policies that prioritize green innovation and scale up IGF to support sustainable growth in developing countries.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».