Does stringent climate policy decouple economic growth from greenhouse gas emissions?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A foundational question in environmental sociology is whether economic growth can be sufficiently decoupled from greenhouse gas emissions. Scholars working in different analytical perspectives assert that such a decoupling is largely contingent on more stringent climate policy that mandates or incentivizes the reduction of carbon-intensive production. However, there is limited research on whether policy has such a moderating influence. Here, we extend the literature by testing whether more stringent climate policy moderates the effect of economic growth on greenhouse gas emissions using panel data from 1990 to 2022 for forty-nine countries. Building on the extended two-way fixed effects estimator, we advance an approach for estimating country-specific and average short-run and long-run effects with dynamic models that we show outperform other macro panel estimators using Monte Carlo experiments. Using this approach, we find that, on average, strong climate policy stringency decouples economic growth from emissions in the short run and the long run and that the decoupling effect is largest in higher-income nations. However, we also find that greater policy stringency is associated with increases in emissions in lower-income and middle-income nations. We then build a hypothetical three-nation World that consists of a lower-income, middle-income, and higher-income nation and develop a suite of scenarios that differ based on their rate of economic growth and climate policy stringency. The results suggest that steady-state and degrowth scenarios offer the most sustainable futures in terms of lower emissions and that degrowth is the most equitable in terms of reducing emissions. We conclude by arguing that these findings have significant implications for policymaking and for key theoretical debates in sociology regarding economic growth and 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».