مقالة بحثية

تحليل البصمة البيئية ومحدداتها في الصين: تقييم متكامل لفرضيات EKC وملجأ التلوث

312 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/69911

⸱

يناير 30, 2026

 ,  ,  ,  , 
1Yangzhou Polytechnic University, 2xuxiaobing, School of Public Finance and Taxation, Lanzhou University of Finance and Economics, 3School of Ecology & Environment, Renmin University of China, 4Faculty of Art & Humanities, King's College London, 5China National Institute of Standardization

في هذه المقالة

ملخص

تؤكد هذه الأبحاث أن استخدام الطاقة والتجارة المفتوحة يدهور البيئة، مما يدعم فرضية ملاذ التلوث. ينصح صانعي السياسات بالسعي نحو السياحة المستدامة، وتنويع مصادر الطاقة، وجذب الاستثمارات الأجنبية إلى قطاعات الخدمات لتحقيق نتائج بيئية أفضل.

الملخص

توفر هذه الدراسة تحقيقا تجريبيا شاملا في محددات البصمة البيئية للصين من عام 1990 إلى 2023، مع تركيز خاص على اختبار فرضية ملاذ التلوث (PHH) ومنحنى كوزنتس البيئي (EKC) في سياق السفر والسياحة. باستخدام إطار EKC، نحلل التأثيرات الديناميكية للسياحة البيئية، والنمو الاقتصادي، واستهلاك الطاقة، وانفتاح التجارة، والاستثمار الأجنبي المباشر على تدهور البيئة. تتضمن المنهجية اختبارات إحصائية متقدمة لإثبات وجود علاقة توازن طويلة الأمد بين المتغيرات. تؤكد النتائج وجود علاقة مقلوبة على شكل حرف U بين تطوير السفر والسياحة والبصمة البيئية، مما يشير إلى أن القطاع يزيد من تدهور البيئة في البداية، لكنه، بعد حد معين من التنمية الاقتصادية، يساهم في تحسينه. تشير نتائج إضافية إلى أن استخدام الطاقة وانفتاح التجارة يكثفان بشكل كبير البصمة البيئية. والأهم من ذلك، وجد أن الاستثمار الأجنبي المباشر يزيد من تدهور البيئة، مما يوفر دعما تجريبيا قويا لفرضية ملاذ التلوث في السياق الصيني. وبالتالي، توصي هذه الدراسة بأن يعطي صانعي السياسات الأولوية للانتقال نحو نماذج سياحية مستدامة، وتسريع تنويع مزيج الطاقة نحو مصادر أنظف، وتوجيه الاستثمار الأجنبي المباشر بشكل استراتيجي إلى قطاعات الخدمات الأقل تلوثا.

المقدمة

التغيرات المناخية العالمية الناتجة عن الأفعال البشرية تجعل الاقتصاد منخفض الكربون ضرورة لا مفر منها للسلطة المحلية على الحافة العالمية1. يمكن أن تؤثر الحوادث الجوية غير العادية على تدفق الجداول، وديناميكيات الكائنات الحية داخل النظام البيئي، أو عدم الاستقرار في الإنتاج الزراعي2، أو الأضرار المرتبطة بالبنية التحتية، أو زيادة المراضة والوفاة، مما يشير إلى أن العمليات الاجتماعية والاقتصادية والبيولوجية والجغرافية قد أحدثت تفاوتا وأجبرت العلماء على المضي قدما نحو هذا التغيير3. ترتبط السياحة البيئية بالتكاليف البيئية بسبب زيادة عدد السياح البيئيين من خلال الملوثات المرتبطة بها4. نظرا لأنها تحقق أرباحا، وتبني البنية التحتية، وتخلق فرص عمل، وتحقق عملة أجنبية قيمة، فإن صناعة السفر والسياحةتمثل عملا تجاريا بقيمة تريليون دولار،وهي تشكل اليوم 7.6٪ من إجمالي العالم، وذلك عندما أفادت منظمة الأمم المتحدة العالمية للسياحة (UNWTO) أن السفر والسياحة مسؤولان عن واحد من كل عشرة وظائف حول العالم، أي 7٪ من التجارة العالمية. و10 بالمئة من الناتج المحلي الإجمالي العالمي7. كان الزيادة في عدد الزوار أحد المحركات التي تؤدي إلى الانبعاثات المرتبطة بالتلوث وتوليد نفايات المواد8.

لقد أثبتت أبحاث سابقة العلاقة بين السياحة والبيئة، لكنها غالبا ما تعتمد على نماذج اقتصادية واسعة تفتقر إلى توجيهات تشغيلية خاصة بالقطاع.9. توضح هذه المقالة بروتوكولا تحليليا منظما يدمج تحليل مدخلات ومخرجات الطاقة وتقييم البصمة الكربونية لرسم خريطة تدفقات الطاقة والانبعاثات المباشرة وغير المباشرة عبر قطاعات السياحة الفرعية. على عكس التقنيات الحالية، توفر هذه الطريقة تفصيلا دقيقا وقابلا للتنفيذ لصانعي السياسات، من التحديد إلى التخفيف المستهدف10. تستدعي آثار المناخ انتقالا منخفض الكربون في قطاع السياحة،وهو قطاع اقتصادي عالمي رئيسي. ومع ذلك، تفتقر الأبحاث الحالية إلى تحليل تجريبي دقيق للاقتصادات الملوثة الكبرى ذات المسارات التنموية الفريدة12,13. تقدم الصين دراسة حالة حاسمة: فهي أكبر مصدر لمصادر الكربون في العالم، وتمتلك قطاعا سياحيا يشهد توسعا سريعا، ولديها مزيج طاقة يهيمن عليه الوقود الأحفوري، مما يخلق توترا واضحا بين النمو والاستدامة. تعالج هذه الدراسة فجوة كبيرة من خلال التحقيق في العلاقة غير الخطية بين منحنى كوزنتس البيئي غير الخطي بين تطوير السياحة والبصمة البيئية في الصين، مع اختبار فرضية ملاذ التلوث في الوقت نفسه من خلال تدفقات الاستثمارات الأجنبية. مساهماتنا ثلاثية: (1) تقديم أدلة خاصة بالصين وذات صلة بالسياسات حول مسار السياحة البيئي، (2) دمج تحليل هيكل الطاقة وسياسة الاستثمار في العلاقة بين السياحة والبيئة، و(3) تقديم إطار منهجي يميز بين الضغوط قصيرة الأجل والمسارات المستدامة طويلة الأمد، مما يدفع الأدبيات التجريبية إلى ما هو أبعد من النتائج العامة عبر الدول.

توصف هذه الرؤية، التي توصف بأنها "الشمال الحقيقي ومبادرة كوكبية" لتأمين الثراء وإنقاذالبيئة، تنفذ من خلال أطر مثل أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs) أو "أجندة 2030"، التي تتكون من 17 هدفا و169 هدفا15. ضمن ذلك، تسترشد السياحة المستدامة، التي روجت لها الأمم المتحدة لعام 2017 كعام دولي للسياحة المستدامة من أجل التنمية16، بمبادئ مثل تلك التي تؤكد منظمة الأمم المتحدة العالمية العالمية على النمو الاقتصادي المستدام والشمولية وحماية البيئة17. تقدم السياحة البيئية، التي تعمل على الركائز الثلاثة للاستدامة الاجتماعية والاقتصاديةوالبيئية 18، فوائد تجارية وثقافية وبيئية19، من خلال التوفيق بين المجتمعات والمناخ وصناعة السفر وتعزيز موثوقية الموارد. بعض الدول تستخدم بالفعل عائدات السياحة للحفاظ على السياحة، وينصح بأن تضع جميع الدول استراتيجيات لجذب السياح المهتمين بالبيئة وتطبيق قوانين الصناعة التي تحمي المناخوالموارد.

تم تصميم البروتوكول للتطبيق على المستوى الوطني أو الإقليمي ويفترض توفر بيانات إنفاق سياحية موثوقة وجداول متكاملة للطاقة والاقتصادي. من القيود الرئيسية اعتماده على دقة هذه البيانات المدخلة. في ظل هذه الظروف، يمكن السلطات من تحديد الأنشطة ذات التأثير العالي، وتقييم إمكانيات دمج الطاقة المتجددة، وتصميم لوائح قائمة على الأدلة للانتقال نحو اقتصاد سياحي منخفض الكربون، مما يدعم الاستدامة البيئية والاقتصادية21,22.

التأثيرات البيئية للسياحة متعددة الأوجه، حيث تظهر في زيادة انبعاثات الكربون، والنفايات، واستنزاف الموارد بسبب الطلبات على المركبات والبنية التحتية، والتي تستنزف معا الثروات المناخية والمعدنية23. يتضح ذلك من خلال زيادة استهلاك الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة عن زيادة أعداد الزوار، وهي ظاهرة عالمية دفعت الحكومات إلى تحولات نحوإنشاء نماذج أعمال منخفضة الكربون. تشير الأدلة التجريبية إلى استعداد بين بعض الفئات السكانية، مثل الذكور في منتصف العمر والسياح البيئيين، لدفع علاوة مقابل استخدام الطاقة المتجددة في الإقامة، معترفا بفائدتها البيئية25. علاوة على ذلك، يزيد الضغط على الموارد الحيوية في السياحة، مما يزيد الطلب على مرافق المياه والصرف الصحي ويتحدىإدارتها الحكيمة. تؤكد الدراسات الأكاديمية هذا الارتباط، كاشفة أن أكبر 48 دولة في مجال السياحة البيئية، باستثناء بعض الدول الأوروبية، تواجه زيادة في انبعاثات CO₂ من السياحة27، وهو ارتباط تم تحديده أيضا في دول منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية والمقاطعات الصينية المحددة28. حددت الأبحاث في 16 دولة في البحر الأبيض المتوسط تأثيرا مشتركا للزراعة والسياحة على الموارد الخضراء، وأقامت علاقات سببية ثنائية الاتجاه بين الطاقة المتجددة والناتج المحلي الإجمالي والسياحة، حيث أكدت دراسة واحدة زيادة بنسبة 0.14٪ في إيرادات السياحة مقابل كل زيادة بنسبة 1٪ في ثاني أكسيد الكربون في المنطقة29. وعلى العكس، في فرنسا، ارتبطت السياحة العالمية الكبرى والنمو السكاني بتقليل التلوث، بينما تبرز دراسات أخرى روابط معقدة وثنائية الاتجاه بين التنمية المالية واستهلاك الكهرباء والسياحة في المناطق الرائدة للسياحة البيئية30. حجم القضية كبير، حيث يحسب أن البصمة الكربونية العالمية للسياحة ارتفعت من 3.9 جيلطن مكعب في عام 2009 إلى 4.5 جيلتون كربون في عام 2013 عبر 160 دولة، رغم أن التأثير يختلف حسب المنطقة، حيث يظهر تأثيرات إيجابية وسلبية وعديمة على المناخ في تونس ومصر والمغرب على التوالي.

تكشف الأبحاث التي تفحص العلاقة بين السياحة والبيئة ديناميكيات معقدة وخاصة بالمنطقة، ووجدت أن التأثير المناخي للسياحة إيجابي في تونس، وسلبي في مصر، ومحايد في المغرب، مع العلاقة بين الدخل وثاني أكسيد الكربونفي الدولتين الأخيرتين تؤكد فرضية منحنى كوزنتس البيئي (EKC)رقم 32. وقد تم دعم هذه الفرضية بشكل أكبر في اقتصادات منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، حيث وجد أن ثاني أكسيد الكربون ناتج عن غرانجر بسبب أعداد الزوار وعلاقة EKC33. تبرز دراسات الحالة من وجهات محددة هذه الثنائية؛ في باتايا، تايلاند، أسفرت السياحة عن تخطيط بيئي إيجابي وتأثيرات سلبية على النفايات والتلوث، بينما أكدت الدراسات في تركيا أن زيادة بنسبة 1٪ في الدخل الحقيقي رفعت ثاني أكسيد الكربون2 بنسبة 0.345٪، مع تحديد السياحة واستخدام الطاقة كعوامل سببية34. على نطاق أوسع، أظهر تحليل لدول بريكس زيادة بنسبة 0.5313٪ في ثاني أكسيد الكربون2 لكل 1٪ تراكم في إيرادات السياح، رغم أن السببية التعليق أشارت أيضا إلى أن زيادة بنسبة 1٪ في تمويل السياحة قد تؤدي إلى انخفاض بنسبة 0.5771٪ في ثاني أكسيد الكربون. وعلى العكس، أكدت الأبحاث في أمريكا الوسطى والجنوبية وجود سببية أحادية الاتجاه من الطاقة المتجددةإلى تقليل ثاني أكسيد الكربون، ووجدت أن تدهور البيئة انخفض بسبب السياحة والاستثمار الأجنبي المباشر والطاقةالمتجددة، وهو نتيجة أكملت تأكيد وجود مؤشر مقلوب على شكل حرف U بين العولمة الاقتصادية وتأثير الكربون في جنوب آسيا. وأخيرا، وبالقياس الكمي لهذا التأثير، قدرت الانبعاثات السنوية للكربون من السياحة في برشلونة ب 9.6 مليون طن ثاني أكسيد الكربون، أي ما يعادل 96.9 كجم ثاني أكسيد الكربون 2 معادل لكل زائريوميا 36.

تتميز هذه الدراسة ضمن الأدبيات الواسعة حول تأثير السياحة على ثاني أكسيد الكربون وانبعاثات من خلال بناء مقياس سياحة عالمي فريد يتكون من (1) السفر المحلي واستهلاك السياحة، (2) نفقات السفر الحكومي الشخصية، (3) الاستثمار العام، (4) إيرادات السياحة الدولية، و(5) إنفاق الزوار الأجانب، المعبر عنه من حيث الأثر البيئي الكلي. بدلا من تجميع واحد، يصنف التحليل الدول حسب مستوى الدخل لدراسة تأثير السياحة والنمو الاقتصادي والموارد المتجددة، إلى جانب العلاقات بين هذه المتغيرات. يساهم هذا النهج في فهم دقيق، خاصة مع تقديم مجموعة الأبحاث الحالية لاستنتاجات متضاربة. على سبيل المثال، بينما تعتبر السياحة البيئية أداة سياسية رئيسية للحفاظ على البيئة37، وتوسع البصمة الكربونية من الدول الكبرى المصدرة للسياحة، فإن النتائج حول منحنى كوزنتس البيئي (EKC) متباينة. تؤكد بعض الدراسات أن السياحة يمكن أن تثير EKC، مما يشير إلى أنها قد تعزز الصمومية البيئية في الاقتصادات ذات الدخل المرتفع، رغم أن وصول السياح وإيراداتهم لها تأثير ضار عموما على الانبعاثات38. وعلى العكس، ترفض أبحاث أخرى افتراضات كوزنتس في الولايات ذات الدخل المرتفع أو تجد علاقة متزايدة بين إيرادات السياحة والتكلفة البيئية39.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

الإطار النظري واختيار المتغيرات
النموذج التجريبي واختيار المتغيرات لهذه الدراسة مستمدة صراحة من توليفة للنظريات التأسيسية التي تفسر العلاقة الديناميكية بين التنمية الاقتصادية والاستدامة البيئية. يستند التحقيق بشكل رئيسي إلى فرضية منحنى كوزنتس البيئي (EKC)رقم 40، التي تفترض مسارا مقلوبا على شكل حرف U حيث يزداد التدهور البيئي في البداية مع النمو الاقتصادي لكنه ينخفض في النهاية بعد الوصول إلى حد دخل معين. لاختبار هذا الاقتراح الأساسي، يتم إدراج الناتج المحلي الإجمالي (GDP) كمؤشر أساسي على الحجم الاقتصادي والتنمية. في الوقت نفسه، يدمج التحليل فرضية النمو المدفوع بالسياحة، مما يستلزم إدراج قسم السياحة والسفر (T&T) كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي لتقييم الدور المزدوج للقطاع كمحرك للتوسع الاقتصادي ومصدر محتمل لزيادة استهلاك الموارد والتلوث. التوقع النظري لعلاقة غير خطية يؤدي إلى دمج مصطلح تربيع T&T داخل النموذج لالتقاط نقطة التحول المحتملة لمنطقة EKC الخاصة بقطاع السياحة بشكل تجريبي. وتقدم فرضية ملاذ التلوث أساسا نظريا إضافيا، والتي تشير إلى أن اللوائح البيئية الصارمة في الاقتصادات المتقدمة يمكن أن تؤدي إلى نقل الصناعات الملوثة إلى دول ذات معايير أكثر تساهلا. لتقييم هذا الادعاء تجريبيا بالنسبة للصين، تم دمج تدفقات المشاريع المشتركة (JV) كمؤشر على الاستثمار الأجنبي المباشر، لاختبار ما إذا كانت هذه التدفقات الرأسمالية تزيد من البصمة البيئية المحلية. كما يعترف النموذج بالدور الحاسم لأنظمة الطاقة من خلال إطار عمل IPAT (التأثير = السكان × الازدهار × التكنولوجيا)، الذي يحدد استهلاك الطاقة كمحرك أساسي قريب للتأثير البيئي. وبالتالي، يدرج استخدام الطاقة (EU) كمتغير مستقل رئيسي، يعكس شدة التلوث المتأصلة في مزيج الطاقة في الدولة. وأخيرا، يأخذ النموذج في الاعتبار التجارة المفتوحة (OT)، المستندة إلى نظرية التجارة، التي تفترض أن التجارة الدولية تؤثر على البيئة من خلال الحجم (زيادة الإنتاج)، والتركيب (التحولات في البنية الصناعية)، وتأثيرات التقنية (نقل التكنولوجيا). اختيار البصمة البيئية الشاملة (EF) كمتغير تابع هو خيار نظري يتماشى مع الاقتصاد البيئي، لأنه يوفر مقياسا شاملا للطلب البشري على النظم البيئية المنتجة حيويا، مما يعكس فعليا التكلفة البيئية متعددة الأبعاد للأنشطة الاقتصادية 41,42. هذا التثليث النظري المتماسك يوجه مباشرة بناء مجموعة البيانات المأخوذة من العينات، مما يضمن أن كل متغير يمثل قناة محددة مدفوعة بالنظرية تؤثر من خلالها تطور الصين الاجتماعي والاقتصادي على قاعدتها البيئية.

مواصفات البيانات والنموذج
من عام 1990 إلى 2023، استخدم هذا البحث سجلات سلسلة أساس سنوية من الصين. المتغير التابع للدراسة، الذي يمكن أن يحل محل التلوث البيئي، هو البصمة البيئية. بعبارة أخرى، يوفر EF عدد الهكتارات من الأراضي والنهر اللازم لدعم استخدام الأراضي. وفقا لإحدى النظريات، فإن التكاليف البيئية ذات القيم الأعلى تظهر ضررا بيئيا أكبر. يستخدم النظام البيئي بأكمله لقياس الأضرار البيئية. لقد اتخذت عائدات السياحة، والإنفاق السياحي، ونسبة الزوار إلى حد كبير عوامل تقدم صناعة السياحة في الأدبيات ذاتالصلة. تأثير الكربون هو العامل المعتمد في التقرير. كانت هذه الدراسة رائدة في استخدام بيانات السياحة والسفر كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي للنظر في كيفية تأثيرها على البصمة البيئية للصين. وبعد عمل مرابيت وألسامارا44، تم تضمين استهلاك الطاقة أيضا في الدراسة. تم جمع البيانات للبحث الحالي من مؤشرات التنمية العالمية. قدم كل من الكتاب الإحصائي الصيني ومكتب الإحصاءات الصيني معلومات عن نمو السياحة في الصين. بالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على معلومات حول البصمة من شبكة البصمة العالمية (2018)45، وقدم أطلس البيانات العالمي معلومات عن صناعة السفر والسياحة كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي.

الإطار التحليلي
وفقا لأحدث الأبحاث، فإن نمو صناعة السياحة يزيد بشكل كبير من التأثيرات البيئية. وبالتالي، نعرف المعادلة التالية القابلة للتقدير الاقتصادية، والتي تأتي بعد46,47 كما يلي:

المعادلة 1(1)

الناتج المحلي الإجمالي يرمز إلى التنمية الاقتصادية، حيث أن EF هو ممثل البصمة البيئية والاتحاد الأوروبي لاستخدام الطاقة. لغرض دراسة تأثيرها على التكلفة البيئية للصين، شملت هذه الأبحاث السفر بالإضافة إلى صناعة السياحة كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي (T&T). بالإضافة إلى ذلك، يضاف مصطلح مجموع المربعات لأعداد الزوار والسفر لاختبار العلاقة بين تأثير الكربون وصناعة السياحة من نوع منحنى كوزنيتس. يمثل النظام الاستثمار الأجنبي المباشر (FDI) لفحص ما إذا كانت تدفقاته تلعب دورا مهما في تحديد سلامة البيئة من خلال متابعة مضاربة انبعاثات الكربون أو مضاربة هالة التلوث48. بالإضافة إلى ذلك، تم تسليط الضوء على تحرير التجارة، وهو أيضا عامل حاسم محتمل لحماية البيئة، في المجال البيئي لهذا التقرير وفقا لعمل49. فيما يلي النموذج الاقتصادي القياسي.

المعادلة 2(2)

استخدمت أحدث الأبحاث الرسم البياني الطبيعي لعوامل التقرير للحصول على مرونة معامل المعامل الفورية وتبسيط عملية التقدير. وهكذا، فإن التالي هو تعديل للمعادلة؛

المعادلة 3(3)

نهج التقدير
تفحص الأبحاث الحالية في البداية سلاسة المعلومات لتحديد ما إذا كانت مستوية أم ثابتة. تحليل التكامل المشترك المناسب الذي يمكن استخدامه في هذه الحالة هو التأخر الانحداري التلقائي (ARDL). يناقش أن طريقة التقييم المرتبطة ب ARDL أفضل من طرق مختلفة بناء على خصائصها، والتي تشمل ما يلي: يمكن استخدامها بغض النظر عن تسلسل الارتباط بين العوامل، سواء كانت I(0) أو I(1) أو مزيجة، ويمكن أن تقيم نتائج أقصر وطويلة في الوقت نفسه؛ يشمل مسألة المتغيرات الخارجية واتصال الباقي، وبسبب اختيار التأخير الصحيح، فإنه يمتلك خصائص اختبار محدودة جيدة مقارنة بنهج يوهانسن50. طريقة توليد السجلات تغلف تأخيرات كافية عند الانتقال من مخطط شائع إلى هيكل معين للحصول على تقديرات دقيقة51. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام تحويل خطي بسيط، يمكننا دمج التعديلات قصيرة الأجل لإنشاء آلية لتصحيح الأخطاء دون التأثير على التوازن طويل الأمد. يركز البحث على آليات تصحيح الأخطاء بموجب ARDL للتقديرات قصيرة المدى ومقاييس الحد الأدنى العادي (OLS) للفترة الطويلة. استخدمت الدراسة الحالية إطار لوغاريتمية مزدوجة، مناسب لماليزيا52، وأخذت عوامل في شكل لوغاريتمية لتجنب الارتباط الذاتي والمخاوف المتعلقة بالترابط المتعدد التوافقي. تم استخدام تقنية ARDL في هذا البحث لتحديد الروابط التواجدية طويلة الأمد التالية:

المعادلة 7(4)

حيث يظهر الخطأ المعياري ب β0 هو الحد الثابت. الجزء القادم من الحوسبة، الذي يرمز إليه ب λ، يرمز إلى الاتصالات المطولة، بينما تعكس أيقونات التلخيص الديناميكيات على المدى القصير. لتحديد ما إذا كانت المتغيرات مشمولة على المدى الطويل أم لا، اختار البحث اختبارا مقيدا. ويقال إن قيمة إحصائيات F التقريبية تتجاوز الحد الأقصى الذي يمكن التنبؤ عنده بوجود التكامل المشترك. تم تقييم اختبار التكامل المشترك بشكل أكبر في هذه الدراسة. ابتكر العديد من الباحثين تقنيات دمج مشتركة متنوعة في الأعمال الأدبية الاقتصادية القياسية، مع نتائج وخصائص متفاوتة. تم إنشاء اختبار موحد لتحسين قدرة الارتباط بناء على عدد من طرق التكامل المشتركة السابقة. لطرق تقدير أكثر شمولا، تقدم هذه التقنية إحصائيات مجمعة لاختبار نقاط صفرية خالية من التكامل المشترك. سيتم قبول التكامل المشترك إذا تم رفض الفرضية الصفرية. وفقا لمجموع مستويات الدلالة المقاسة (قيم p) لكل اختبار تكامل مشترك وفقا لصيغة فيشر، يكون كما يلي:

المعادلة 4(5)

المعادلة 5(6)

في هذا، EG تعني إحصائيات إنجل وغرينجر، وJOH تعني إحصائيات اختباريوهانسن 53. يثبت أن BDM وBO يقدمان إحصائيات اختبار بوسفايك54. مماثل لكيفية إظهار الاختصارات المعترضة لهذه التقييمات قيم p للاندماج المشترك، سنرفض فرضية عدم التكامل المشترك إذا كانت القيم المجمعة أقل من إحصائيات فيشر المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك، سيتم إجراء التقييمات قصيرة المدى التالية باستخدام آلية تصحيح الأخطاء:

المعادلة 6(7)

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

التحليل الأولي
يعد التحليل الأولي الدقيق للبيانات شرطا أساسيا لنمذجة اقتصادية متينة، حيث يحدد الخصائص والسلوك الأساسي للمتغيرات الأساسية. تتضمن هذه المرحلة فحص الإحصاءات الوصفية لفهم الاتجاهات المركزية، والتشتت، والطبيعية، بينما توفر الفحوصات الرسومية مثل مخططات الصناديق واتجاهات معدل النمو رؤى بصرية حاسمة حول التوزيع والتباينات والتطور الزمني للسلسلة. تعد هذه الخطوة الأساسية حاسمة لتحديد المؤشرات الشاذة المحتملة، وفهم مقياس المتغيرات، وتشكيل فرضيات أولية حول العلاقات، مما يغذي الاختيار المناسب لتقنيا...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

تؤكد نتائج هذه الدراسة العلاقة المعقدة بين الأنشطة الاقتصادية وتدهور البيئة في الصين، مع تداعيات حاسمة على السياسات. وفرت تطبيقنا لاختبار السببية تودا-ياماموتو وطريقة التكامل المشترك ARDL إطارا قويا لفك هذه الديناميكيات. كان نجاح هذا البروتوكول التحليلي يعتمد على خطوتين حاسمتين: أولا، إقامة علاقة متكاملة مستقرة طويلة الأمد بين المتغيرات، مما أكد وجود رابط توازن أساسي بين السياحة واستخدام الطاقة والاستثمار الأجنبيوالبصمة البيئية<...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

لا يوجد لدى المؤلفين مصالح متنافسة ليعلنوا عنها.

شكر وتقدير

لم يحصل هذا البحث على تمويل.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
<قوي>مصادر البيانات
بيانات البصمة البيئية (EF)شبكة البصمة العالمية (2018)يعمل كمتغير تابع يلتقط الضغط البيئي الناتج عن الأنشطة الاقتصادية؛ تحل محل مؤشرات التلوث التقليدية.
السياحة والسياحة السفر (T&) T) كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجماليأطلس بيانات العالم؛ الدليل الإحصائي الصيني؛ مكتب الإحصاءات الصينييقيس قطاع السياحة' مساهمته في النشاط الاقتصادي وآثاره البيئية؛ استخدمت لاختبار EKC التي تقودها السياحة من خلال تضمين T&. T2.
الناتج المحلي الإجمالي (مؤشر التنمية الاقتصادية)مؤشرات التنمية العالمية (WDI)المتغير الأساسي لاختبار فرضية EKC ونمذجة تأثير النمو الاقتصادي على نطاق القياس.
استخدام الطاقة (الاتحاد الأوروبي)مؤشرات التنمية العالمية (WDI)تلتقط شدة التلوث في استهلاك الطاقة، بما يتماشى مع إطار عمل IPAT.
المشروع المشترك (JV) / وكيل الاستثمار الأجنبي المباشروزارة التجارة الصينية، الاستثمار الصيني والاستثمار جي في ريكوردزيستخدم كبديل للاستثمار المباشر المباشر لاختبار فرضيات ملاذ التلوث وفرضيات هالة التلوث داخل الصين.
التجارة المفتوحة (OT)مؤشرات التنمية العالمية (WDI)يمثل انفتاح التجارة لتقييم الحجم والتركيب والتقنيات على EF.
<المتغيرات القوية>المبنية
مصطلح السياحة غير الخطي (T&) T²)تم حساب الحد التربيعي ل T& T كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالييسمح باختبار سلوك غير خطي من نوع EKC داخل قطاع السياحة.
المتغيرات المحولة إلى اللوغاريتميةتطبيق اللوغاريتم الطبيعي على EF، T&. T، الناتج المحلي الإجمالي، الاتحاد الأوروبي، الخارج الوظيفييضمن التفسير القائم على المرونة، ويقلل من التغاير في المرونة، ويحسن ملاءمة النماذج.
software & الأدوات
برمجيات الاقتصاد القياسيEViews / Stata / R (غير محدد لكنه مطلوب)يستخدم في التحويل على السلاسل الزمنية، والتقدير الاقتصادي (ARDL، اختبارات التكامل المشترك)، والتشخيص، واختبارات السببية.
<القوة>طرق الاقتصاد القياسي والاقتصاد القياسي اختبارات< قوية>
اختبار جذر الوحدةADF، PP (ضمني)، تشخيصات الثبات للسلاسل الزمنيةيحدد ما إذا كانت المتغيرات هي I(0) أو I(1) قبل تقدير ARDL.
اختبار حدود ARDLبيساران وآخرون (2001) منهجية ARDLيقيم التكامل طويل الأمد بين EF ومحدداته؛ تتعامل مع ترتيبات مختلطة من التكامل.
اختبار فيشر-يوهانسن المشتركEngle– غرانجر، يوهانسن، بوسفيك، بانيرجي-دولادو-ميستري (BDM)يتحقق من صحة العلاقات المتداخلة باستخدام إحصائيات التكامل المشترك المتكاملة.
تقدير ARDL طويل المدى وقصير المدىإطار عمل ECM قائم على ARDLتقدر المرونة قصيرة المدى وعلاقات التوازن طويلة المدى التي تؤثر على EF.
مصطلح تصحيح الأخطاء (ECT)مشتق من معادلة ARDL طويلة المدىيقيس السرعة التي يعود بها EF إلى التوازن بعد الصدمات قصيرة المدى.
الهيكلية والجوانب تشخيصات الاستقراراختبارات CUSUM و CUSUMSQاختبارات الاستقرار الهيكلي وغياب تغيرات المعلمات عبر الزمن.
تحليل السببيةسببية غرينجر (ضمن إطار ARDL)يحدد السببية الاتجاهية بين الأرباح الكاملة، والسياحة، والناتج المحلي الإجمالي، والاتحاد الأوروبي، والتشغيل التشغيلي، والمشاريع المشتركة (JV).

المراجع

  1. Khan, A., et al. Examining the pollution haven, and environmental kuznets hypothesis for ecological footprints: an econometric analysis of China, India, and Pakistan. J Asia Pac Econ. 26 (3), 462-482 (2021).
  2. Liu, P., et al. Determining the environmental effect of Chinese FDI on the Belt and Road countries CO2 emissions: an EKC-based assessment in the context of pollution haven and halo hypotheses. Environ Sci Eur. 36 (1), 48(2024).
  3. Yilanci, V., Pata, U. K. Investigating the EKC hypothesis for China: the role of economic complexity on ecological footprint. Environ Sci Pollut Res. 27 (26), 32683-32694 (2020).
  4. Mahmood, H. Trade, FDI, and CO2 emissions nexus in Latin America: the spatial analysis in testing the pollution haven and the EKC hypotheses. Environ Sci Pollut Res. 30 (6), 14439-14454 (2023).
  5. Li, W., et al. Energy consumption, pollution haven hypothesis, and Environmental Kuznets Curve: examining the environment-economy link in Belt and Road Initiative countries. Energy. 239, 122559(2022).
  6. Akram, R., et al. Investigating the existence of asymmetric environmental Kuznets curve and pollution haven hypothesis in China: fresh evidence from QARDL and quantile Granger causality. Environ Sci Pollut Res. 29 (33), 50454-50470 (2022).
  7. Ahmad, M., et al. Heterogeneity of pollution haven/halo hypothesis and environmental Kuznets curve hypothesis across development levels of Chinese provinces. J Clean Prod. 285, 124898(2021).
  8. Liu, Y., Lai, X. EKC and carbon footprint of cross-border waste transfer: evidence from 134 countries. Ecol Indic. 129, 107961(2021).
  9. Al Numan, A., et al. Testing the pollution haven and inverted N-shaped EKC hypotheses in the ASEAN region: the impact of FDI and energy mix on environmental quality. Environ Sustain Indic. , 100698(2025).
  10. Kumar, P., et al. Pollution haven hypothesis and EKC dynamics: moderating effect of FDI. A study in Shanghai Cooperation Organization countries. Environ Res Commun. 6 (11), 115032(2024).
  11. Han, A., et al. Investigation of pollution haven hypothesis for China: a Fourier ADL cointegration analysis. Akademik Arastirmalar ve Calismalar Dergisi. 16 (31), 429-440 (2024).
  12. Liu, H., et al. Spatial pattern and the development of green finance trends in China. Renew Energy. 211, 370-378 (2023).
  13. Sun, C., et al. Investigation of pollution haven hypothesis for China: an ARDL approach with breakpoint unit root tests. J Clean Prod. 161, 153-164 (2017).
  14. Gill, F. L., et al. Analysis of pollution haven hypothesis (PHH) and environmental Kuznets curve (EKC) in selected ASEAN countries. Rev Econ Dev Stud. 6 (1), 83-95 (2020).
  15. Leal Filho, W., et al. Identifying and overcoming obstacles to the implementation of sustainable development at universities. J Integr Environ Sci. 14 (1), 93-108 (2017).
  16. Mahmood, H., et al. The environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis in China: a review. Sustainability. 15 (7), 6110(2023).
  17. Doğan, B., et al. innovation and fiscal spending: decoding the path to sustainable development. Sustain Dev. , (2025).
  18. Naqvi, S. A. A., et al. Environmental sustainability and biomass energy consumption through the lens of pollution haven hypothesis and renewable energy-environmental Kuznets curve. Renew Energy. 212, 621-631 (2023).
  19. Wang, X. Determinants of ecological and carbon footprints to assess the framework of environmental sustainability in BRICS countries: a panel ARDL and causality estimation model. Environ Res. 197, 111111(2021).
  20. Dao, N. B., et al. Toward sustainable ecology: how do environmental technologies, green financial policies, energy uncertainties, and natural resources rents matter. Clean Techn Environ Policy. 27, 1387-1405 (2025).
  21. Ben Jebli, M., et al. The dynamic linkage between renewable energy, tourism, CO2 emissions, economic growth, foreign direct investment, and trade. Lat Am Econ Rev. 28 (1), 1-19 (2019).
  22. Pulido-Fernández, J. I., et al. Does environmental sustainability contribute to tourism growth? An analysis at the country level. J Clean Prod. 213, 309-319 (2019).
  23. Bekun, F. V., et al. Revisiting the pollution haven hypothesis within the context of the environmental Kuznets curve. Int J Energy Sect Manag. 17 (6), 1210-1231 (2023).
  24. Wang, Q., et al. Reinvestigating the environmental Kuznets curve (EKC) of carbon emissions and ecological footprint in 147 countries: a matter of trade protectionism. Humanit Soc Sci Commun. 11 (1), 1-17 (2024).
  25. Xuan, V. N. Determinants of environmental pollution in China: novel findings from ARDL method. Environ Health Insights. 18, 11786302241307102(2024).
  26. Liu, H., et al. Export diversification and ecological footprint: a comparative study on EKC theory among Korea, Japan, and China. Sustainability. 10 (10), 3657(2018).
  27. Paramati, S. R., et al. The role of environmental technology for energy demand and energy efficiency: evidence from OECD countries. Renew Sustain Energy Rev. 153, 111735(2022).
  28. Al-Mulali, U., et al. Investigating the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis by utilizing the ecological footprint as an indicator of environmental degradation. Ecol Indic. 48, 315-323 (2015).
  29. Ozkan, O., et al. Reconsidering the environmental Kuznets curve, pollution haven, and pollution halo hypotheses with carbon efficiency in China: a dynamic ARDL simulations approach. Environ Sci Pollut Res. 30 (26), 68163-68176 (2023).
  30. Ullah, S., et al. Digital inclusion and environmental taxes: a dynamic duo for energy transition in green economies. Appl Energy. 361, 122911(2024).
  31. Nawaz, S. M., et al. The impasse of energy consumption coupling with pollution haven hypothesis and environmental Kuznets curve: a case study of South Asian economies. Environ Sci Pollut Res. 28 (35), 48799-48807 (2021).
  32. Seker, F., et al. The impact of foreign direct investment on environmental quality: a bounds testing and causality analysis for Turkey. Renew Sustain Energy Rev. 52, 347-356 (2015).
  33. Adebayo, T. S., et al. Analyzing the effects of solar energy innovations, digitalization, and economic globalization on environmental quality in the United States. Clean Techn Environ Policy. 26 (12), 4157-4176 (2024).
  34. Ibrahim, M. H., Rizvi, S. A. R. Emissions and trade in Southeast and East Asian countries: a panel co-integration analysis. Int J Clim Change Strat Manag. 7 (4), 460-475 (2015).
  35. Zhuang, Y., et al. Environmental impact of infrastructure-led Chinese outward FDI, tourism development and technology innovation: a regional country analysis. J Environ Plann Manag. 66 (2), 367-399 (2022).
  36. Hassan, M. S., et al. Prospects of environmental kuznets curve and green growth in developed and developing economies. Stud Appl Econ. , (2020).
  37. Güler, İ, et al. Analyzing the impact of economic growth and FDI on sustainable development goals in China: insights from ecological footprints and load capacity factors. Front Environ Sci. 13, 1513158(2025).
  38. Saleem, N., Shujah-ur-Rahman, J. Z. The impact of human capital and biocapacity on environment: environmental quality measure through ecological footprint and greenhouse gases. J Pollut Eff Cont. 7 (2), 237(2019).
  39. Li, B., et al. Ecological footprint analysis of the phosphorus industry in China. Environ Sci Pollut Res. 29 (48), 73461-73479 (2022).
  40. Dinda, S. Environmental Kuznets curve hypothesis: a survey. Ecol Econ. 49 (4), 431-455 (2004).
  41. Murshed, M., et al. The nexus between environmental regulations, economic growth, and environmental sustainability: linking environmental patents to ecological footprint reduction in South Asia. Environ Sci Pollut Res. 28 (36), 49967-49988 (2021).
  42. Thio, E., et al. The estimation of influencing factors for carbon emissions based on EKC hypothesis and STIRPAT model: Evidence from top 10 countries. Environ Dev Sustain. 24 (9), 11226-11259 (2022).
  43. Leal Filho, W., et al. Identifying and overcoming obstacles to the implementation of sustainable development at universities. J Integr Environ Sci. 14 (1), 93-108 (2017).
  44. Saint Akadiri, S., et al. Renewable energy consumption in EU-28 countries: policy toward pollution mitigation and economic sustainability. Energy Policy. 132, 803-810 (2019).
  45. Lin, D., et al. Ecological footprint accounting for countries: updates and results of the National Footprint Accounts, 2012-2018. Resources. 7 (3), 58(2018).
  46. Chen, L., et al. The relationship between tourism, carbon dioxide emissions, and economic growth in the Yangtze River Delta, China. Sustainability. 10 (7), 2118(2018).
  47. Zhang, W., et al. Mental health and psychosocial problems of medical health workers during the COVID-19 epidemic in China. Psychother Psychosom. 89 (4), 242-250 (2020).
  48. Magazzino, C., et al. A machine learning approach on the relationship among solar and wind energy production, coal consumption, GDP, and CO2 emissions. Renew Energy. 167, 99-115 (2021).
  49. Mrabet, Z., Alsamara, M. Testing the Kuznets Curve hypothesis for Qatar: A comparison between carbon dioxide and ecological footprint. Renew Sustain Energy Rev. 70, 1366-1375 (2017).
  50. Aşıcı, A. A., Acar, S. Does income growth relocate ecological footprint. Ecol Indic. 61, 707-714 (2016).
  51. Ben Jebli, M., Hadhri, W. The dynamic causal links between CO2 emissions from transport, real GDP, energy use and international tourism. Int J Sustain Dev World Ecol. 25 (6), 568-577 (2018).
  52. Ali, Q., et al. The impact of tourism, renewable energy, and economic growth on ecological footprint and natural resources: a panel data analysis. Resour Policy. 74, 102365(2021).
  53. Bilgili, F. Stationarity and cointegration tests: comparison of Engle-Granger and Johansen methodologies. Erciyes Univ Iktisadi Idari Bilimler Fak Derg. 13, 131-141 (1998).
  54. Boswijk, P. On the formulation of Wald tests on long-run parameters. Oxf Bull Econ Stat. 55 (1), 137-144 (1993).
  55. Toda, H. Y., Yamamoto, T. Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. J Econom. 66 (1-2), 225-250 (1995).
  56. Pulido-Fernández, J. I., et al. Does environmental sustainability contribute to tourism growth? An analysis at the country level. J Clean Prod. 213, 309-319 (2019).
  57. Al-Mulali, U., et al. Electricity consumption from renewable and non-renewable sources and economic growth: evidence from Latin American countries. Renew Sustain Energy Rev. 30, 290-298 (2014).
  58. Gholipour, H. F., et al. Foreign investments in real estate, economic growth and property prices: evidence from OECD countries. J Econ Policy Reform. 17 (1), 33-45 (2014).
  59. Mrabet, Z., Alsamara, M. The impact of parallel market exchange rate volatility and oil exports on real GDP in Syria: evidence from the ARDL approach. J Int Trade Econ Dev. 27 (3), 333-349 (2018).
  60. Zahra, S., et al. Fiscal policy and environment: a long-run multivariate empirical analysis of ecological footprint in Pakistan. Environ Sci Pollut Res. 29 (2), 2523-2538 (2022).
  61. Asif, K., et al. political instability, and environmental degradation in South Asia: a comparative analysis of carbon footprint and ecological footprint. J Knowl Econ. 15 (1), 4072-4096 (2024).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

مقالات ذات صلة