Environmental Science and Pollution Research, Год журнала: 2022, Номер 29(41), С. 62592 - 62610
Опубликована: Апрель 11, 2022
Язык: Английский
Environmental Science and Pollution Research, Год журнала: 2022, Номер 29(41), С. 62592 - 62610
Опубликована: Апрель 11, 2022
Язык: Английский
International Review of Financial Analysis, Год журнала: 2023, Номер 87, С. 102564 - 102564
Опубликована: Фев. 6, 2023
Язык: Английский
Процитировано
108Energy, Год журнала: 2024, Номер 295, С. 130997 - 130997
Опубликована: Март 13, 2024
Язык: Английский
Процитировано
34Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2022, Номер 383, С. 135453 - 135453
Опубликована: Дек. 2, 2022
Язык: Английский
Процитировано
56Environmental Science and Pollution Research, Год журнала: 2022, Номер 30(2), С. 5197 - 5215
Опубликована: Авг. 17, 2022
Язык: Английский
Процитировано
46Resources Policy, Год журнала: 2023, Номер 80, С. 103270 - 103270
Опубликована: Янв. 1, 2023
Язык: Английский
Процитировано
41Resources Policy, Год журнала: 2023, Номер 85, С. 104050 - 104050
Опубликована: Авг. 1, 2023
Язык: Английский
Процитировано
29Energy Strategy Reviews, Год журнала: 2024, Номер 52, С. 101347 - 101347
Опубликована: Фев. 28, 2024
Digitalization is a driving force behind the ongoing energy industrial revolutions, catalyzing China's pursuit of carbon neutrality and sustainable development. Leveraging provincial data annual reports from enterprises in China, this study constructs comprehensive analytical framework that encompasses benchmark regression models, mediating effect threshold spatial econometric models. These models are utilized to investigate multi-faceted impacts digitalization on productivity (CP). The aim furnish micro-level evidence policy guidance for advancing transformation fostering low-carbon development enriched with digital elements. This research employs natural language processing machine learning techniques compute an Energy Index, examining two critical dimensions: industry investment inclination toward transformation. following key findings emerge: firstly, (ED) exhibits statistically significant ability enhance regional CP, phenomenon marked by temporal variations. Secondly, analysis confirms transmission mechanisms associated technology innovation, structure, utilization efficiency, as revealed through Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) decomposition method. Furthermore, optimal economies materializes settings characterized mature market conditions, modest environmental regulations, advanced infrastructure, reduced resource dependency. Additionally, Markov chain unveils conspicuous distribution pattern termed "club convergence" accompanied pronounced "Matthew effect." According Durbin model, generates favorable spillover effects, primarily peripheral regions, more short-term influence. Building upon these insights, paper presents pertinent recommendations encompassing national "digital energy" strategy, differentiation policies, initiatives stimulate innovation among enterprises. Our robust empirical constructive empowering governments forge smarter cleaner ecosystem. offer valuable other developing nations seeking implement effective strategies.
Язык: Английский
Процитировано
11Energy, Год журнала: 2021, Номер 237, С. 121623 - 121623
Опубликована: Июль 29, 2021
Язык: Английский
Процитировано
43Environmental Impact Assessment Review, Год журнала: 2022, Номер 98, С. 106940 - 106940
Опубликована: Окт. 4, 2022
Язык: Английский
Процитировано
35Environmental Science and Pollution Research, Год журнала: 2022, Номер 29(59), С. 89662 - 89680
Опубликована: Июль 20, 2022
Язык: Английский
Процитировано
33