Analyse des ökologischen Fußabdrucks und seiner Determinanten in China: Eine integrierte Bewertung der EKC- und Pollution Haven-Hypothesen

Zusammenfassung

Diese Forschung bestätigt, dass Energieverbrauch und offener Handel die Umwelt schädigen, was die Hypothese der Umweltschutzgebiete unterstützt. Sie rät politischen Entscheidungsträgern, nachhaltigen Tourismus zu verfolgen, Energiequellen zu diversifizieren und ausländische Investitionen in Dienstleistungssektoren zu gewinnen, um bessere ökologische Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassung

Diese Studie bietet eine umfassende empirische Untersuchung der Determinanten des ökologischen Fußabdrucks Chinas von 1990 bis 2023, mit besonderem Fokus auf die Prüfung der Pollution Haven Hypothesis (PHH) und der Umwelt-Kuznets-Kurve (EKC) im Kontext von Reisen und Tourismus. Unter Verwendung des EKC-Rahmens analysieren wir die dynamischen Auswirkungen von Ökotourismus, Wirtschaftswachstum, Energieverbrauch, Handelsöffnung und ausländischen Direktinvestitionen auf ökologische Zerstörung. Die Methodik umfasst fortschrittliche statistische Tests, um das Vorhandensein einer langfristigen Gleichgewichtsbeziehung zwischen den Variablen nachzuweisen. Die Ergebnisse bestätigen eine umgekehrte U-förmige EKC-Beziehung zwischen Reise- und Tourismusentwicklung und dem ökologischen Fußabdruck, was darauf hindeutet, dass der Sektor zunächst Umweltzerstörung verschärft, aber über eine bestimmte Schwelle der wirtschaftlichen Entwicklung hinaus zu deren Verbesserung beiträgt. Weitere Ergebnisse zeigen, dass Energienutzung und Handelsöffnung den ökologischen Fußabdruck erheblich verstärken. Entscheidend ist, dass ausländische Direktinvestitionen die Umweltzerstörung eskalieren und so eine solide empirische Unterstützung für die Pollution Haven-Hypothese im chinesischen Kontext liefern. Daher empfiehlt diese Studie, dass politische Entscheidungsträger den Übergang zu nachhaltigen Tourismusmodellen priorisieren, die Diversifizierung des Energiemixes hin zu saubereren Quellen beschleunigen und ausländische Direktinvestitionen strategisch in weniger umweltschädliche Dienstleistungssektoren lenken.

Einleitung

Globale klimatische Veränderungen durch menschliches Handeln machen eine kohlenstoffarme Wirtschaft für die lokalen Behörden des Global Edge¹ zu einer unvermeidlichen Notwendigkeit. Ungewöhnliche Wetterereignisse können den Flussfluss, die Dynamik der Organismen innerhalb eines Ökosystems, Instabilitäten in der landwirtschaftlichen Produktion², Schäden an der Infrastruktur oder erhöhte Morbidität und Sterblichkeit stören, was darauf hinweist, dass die sozioökonomischen, biologischen und geografischen Prozesse Variabilität hervorgebracht und Wissenschaftler dazu gezwungen haben, diesen Wandel voranzutreiben³. Ökotourismus ist mit ökologischen Kosten verbunden, da die Anzahl der Ökotouristen durch die damit verbundenen Schadstoffe^{zunimmt 4}. Da sie Gewinne generiert, Infrastruktur aufbaut, Arbeitsplätze schafft und wertvolle Fremdwährung einbringt, ist die Reise- und Tourismusbranche ein Billionen-Dollar-Geschäft⁵ und macht heute 7,6 % der Welt aus.⁶_, als die Welttourismusorganisation der Vereinten Nationen (UNWTO) berichtete, dass Reisen und Tourismus für 1 von zehn Arbeitsplätzen weltweit verantwortlich sind, also 7 % des Welthandels. und 10 Prozent des weltweiten BIP⁷. Der Anstieg der Besucherzahlen war einer der Treiber der emissionsbedingten Emissionen und der Erzeugung von Materialabfällen⁸.

Frühere Forschungen haben die Verbindung zwischen Tourismus und Umwelt festgestellt, stützen sich jedoch oft auf breite ökonometrische Modelle, denen sektorspezifische operative Leitlinien fehlen⁹. Dieser Artikel demonstriert ein strukturiertes analytisches Protokoll, das die Energie-Input-Output-Analyse und die Bewertung des CO₂-Fußabdrucks integriert, um direkte und indirekte Energieflüsse sowie Emissionen in den Tourismus-Subsektoren abzubilden. Im Gegensatz zu bestehenden Techniken bietet diese Methode eine detaillierte, umsetzbare Aufschlüsselung für politische Entscheidungsträger, die von der Identifizierung zur gezielten Minderung¹⁰ übergeht. Klimaauswirkungen erfordern einen kohlenstoffarmen Übergang im Tourismus, einem wichtigen globalen Wirtschaftssektor¹¹. Bestehende Forschung fehlt jedoch an nuancierter empirischer Analyse für große umweltschädliche Volkswirtschaften mit einzigartigen Entwicklungspfaden^12,13. China präsentiert eine entscheidende Fallstudie: Es ist der weltweit größte CO2-Emittent, verfügt über einen Tourismussektor in rascher Expansion und verfügt über einen Energiemix, der von fossilen Brennstoffen dominiert wird, was eine deutliche Spannung zwischen Wachstum und Nachhaltigkeit schafft. Diese Studie schließt eine bedeutende Lücke, indem sie die nichtlineare Beziehung der Umwelt-Kuznets-Kurve zwischen Tourismusentwicklung und ökologischem Fußabdruck in China untersucht und gleichzeitig die Hypothese der Umweltschutzgebiete durch ausländische Investitionsströme testet. Unsere Beiträge sind dreifach: (1) Bereitstellung China-spezifischer, politikrelevanter Belege zum Umweltverlauf des Tourismus, (2) Integration einer Analyse der Energiestruktur und Investitionspolitik in den Nexus zwischen Tourismus und Umwelt und (3) Bereitstellung eines methodischen Rahmens, der zwischen kurzfristigen Zwängen und langfristigen nachhaltigen Pfaden unterscheidet und so die empirische Literatur über allgemeine länderübergreifende Ergebnisse hinaus voranbringt.

Diese Vision, beschrieben als eine "True North – eine "planetische Initiative" zur Sicherung von Wohlstand und Umweltschutz^{14 –} wird durch Rahmen wie die Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (SDGs) oder die "Agenda 2030" umgesetzt, die 17 Ziele und 169 Ziele (¹⁵) umfasst. Innerhalb dieses Zeitraums wird nachhaltiger Tourismus, der durch die UN-Erklärung 2017 als Internationales Jahr des nachhaltigen Tourismus^{für Entwicklung 16} gefördert wird, von Prinzipien wie denen der UNWTO geleitet, die nachhaltiges Wirtschaftswachstum, Inklusivität und Umweltschutz^betonen. Der Ökotourismus, der auf den drei Säulen soziale, wirtschaftliche und ökologische Nachhaltigkeit¹⁸ basiert, bietet kommerzielle, kulturelle und ökologische Vorteile¹⁹, indem er Gemeinschaften, Klima und die Reisebranche vereint und die Ressourcenzuverlässigkeit erhöht. Einige Länder nutzen die Tourismuseinnahmen bereits für den Naturschutz, und es wird empfohlen, dass alle Länder Strategien einführen, um umweltbewusste Touristen anzuziehen und Branchengesetze durchzusetzen, die Klima^{und Ressourcen schützen}.

Das Protokoll ist für eine Anwendung im nationalen oder regionalen Maßstab konzipiert und geht von der Verfügbarkeit zuverlässiger Tourismusausgabendaten sowie integrierter energiewirtschaftlicher Tabellen aus. Eine wesentliche Einschränkung ist seine Abhängigkeit von der Auflösung dieser Eingabedaten. Unter diesen Bedingungen ermöglicht es den Behörden, wirkungsvolle Aktivitäten zu identifizieren, das Potenzial zur Integration erneuerbarer Energien zu bewerten und evidenzbasierte Vorschriften zu entwerfen, um zu einer kohlenstoffarmen Tourismuswirtschaft umzustellen und so ökologische und wirtschaftliche Nachhaltigkeit zu unterstützen^21,22.

Die Umweltauswirkungen des Tourismus sind vielschichtig und äußern sich in erhöhten CO₂-Emissionen, Abfall und Ressourcenerschöpfung durch Fahrzeug- und Infrastrukturbedarf, was zusammen Klima- und Mineralressourcen entzieht²³. Dies zeigt sich in dem gestiegenen Energieverbrauch und den daraus resultierenden CO₂-Emissionen, die durch die steigende Besucherzahlen verursacht werden – ein globales Phänomen, das staatliche Veränderungen hin zu der Einführung kohlenstoffarmer Geschäftsmodelle veranlasst^{hat 24}. Empirische Belege deuten darauf hin, dass bestimmte Bevölkerungsgruppen, wie Männer mittleren Alters und Ökotouristen, bereit sind, einen Aufpreis für erneuerbare Energien in Unterkünften zu zahlen, wobei der Umweltvorteil anerkannt wird²⁵. Darüber hinaus erhöht der Tourismus den Druck auf lebenswichtige Ressourcen, erhöht die Nachfrage nach Wasser- und sanitären Einrichtungen und stellt deren kluges Management infrage²⁶. Wissenschaftliche Untersuchungen bestätigen diesen Zusammenhang und zeigen, dass die achtundvierzig größten Ökotourismusländer, mit Ausnahme einiger europäischer Länder, mit erhöhten CO₂-Emissionen durch den Tourismus^{konfrontiert sind 27}, eine Korrelation, die auch in OECD-Ländern und bestimmten chinesischen Provinzen festgestellt wurde²⁸. Forschungen in 16 Mittelmeerländern identifizierten einen kombinierten Effekt von Landwirtschaft und Tourismus auf grüne Ressourcen und stellten bidirektionale Kausalzusammenhänge zwischen erneuerbaren Energien, BIP und Tourismus fest, wobei eine Studie einen Anstieg der Tourismuseinnahmen um 0,14 % für jeden 1 % Anstieg des CO₂ in der Region²⁹ bestätigte. Umgekehrt sind in Frankreich ein weltweit führendes Reiseziel – Tourismus und Bevölkerungswachstum sind mit der Verringerung der Verschmutzung in Verbindung gebracht, während andere Studien komplexe, bidirektionale Verbindungen zwischen finanzieller Entwicklung, Stromverbrauch und Tourismus in führenden Ökotourismus-Gebieten^hervorheben. Das Ausmaß des Problems ist erheblich: Der globale CO₂-Fußabdruck des Tourismus ist von 3,9 GtCO₂e im Jahr 2009 auf 4,5 GtCO₂e im Jahr 2013 in 160 Ländern gestiegen, wobei die Auswirkungen je nach Region variieren und positive, negative und null Auswirkungen auf das Klima in Tunesien, Ägypten und Marokko jeweils³¹ sind.

Forschungen zur Untersuchung des Tourismus-Umwelt-Nexus zeigen komplexe und regionsspezifische Dynamiken auf, fanden die klimatischen Auswirkungen des Tourismus positiv in Tunesien, negativ in Ägypten und neutral in Marokko, wobei die Beziehung zwischen Einkommen und_CO2 in den beiden letztgenannten Ländern die Umwelt-Kuznets-Kurve (EKC)-Hypothese³² bestätigt. Diese Hypothese wurde in OECD-Volkswirtschaften weiter gestützt, wo CO₂ sowohl durch die Besucherzahlen als auch durch die EKC-Beziehung³³ durch Granger verursacht wurde. Fallstudien von bestimmten Zielen verdeutlichen diese Dualität; in Pattaya, Thailand, führte der Tourismus sowohl zu positiven ökologischen Planungen als auch zu negativen Auswirkungen auf Abfall und Umweltverschmutzung, während in der Türkei Studien bestätigten, dass ein Anstieg des Realeinkommens um 1 %_CO2 um 0,345 % erhöhte, wobei Tourismus und Energieverbrauch als Kausalfaktoren³⁴ identifiziert wurden. Im weiteren Maßstab zeigte eine Analyse der BRICS-Staaten einen Anstieg des_CO2 um 0,5313 % pro 1 % Anstieg der Touristeneinnahmen, wobei eine Rückkopplungskausalität ebenfalls darauf hindeutete, dass ein Anstieg der Touristenfinanzierung um 1 % zu einem Rückgang von 0,5771 % führen_könnte. Umgekehrt behaupteten Forschungen in Mittel- und Südamerika eine einseitige Kausalität von erneuerbaren Energien zur_{CO2-Reduzierung} und fanden heraus, dass die Umweltzerstörung durch Tourismus, FDI und erneuerbare Energien^{nachließ –} eine Erkenntnis, die durch die Bestätigung eines umgekehrten U-förmigen EKC zwischen wirtschaftlicher Globalisierung und CO2-Auswirkung in Südasien ergänzt wurde. Schließlich wurden die jährlichen CO2-Emissionen aus dem Tourismus in Barcelona auf 9,6 mtCO2 eq. geschätzt, was 96,9 kg_CO2-Eq . pro Besucher täglich³⁶ entspricht.

Diese Studie unterscheidet sich innerhalb der umfangreichen Literatur über die Auswirkungen des Tourismus auf_{CO2-Emissionen} durch die Erstellung einer einzigartigen globalen Tourismuskennzahl, die aus (i) inländischen Reise- und Tourismuskonsum, (ii) persönlichen Reiseausgaben der Regierung, (iii) öffentlichen Investitionen, (iv) internationalen Touristeneinnahmen und (v) ausländischen Besucherausgaben, ausgedrückt in der Gesamtumweltbelastung, besteht. Statt einer einzigen Gruppierung kategorisiert die Analyse die Länder nach Einkommensniveau, um die Auswirkungen von Tourismus, Wirtschaftswachstum und erneuerbaren Ressourcen sowie die Zusammenhänge zwischen diesen Variablen zu untersuchen. Dieser Ansatz trägt zu einem nuancierten Verständnis bei, insbesondere da der bestehende Forschungsbestand widersprüchliche Schlussfolgerungen aufweist. So sind beispielsweise die Ökotourismus-Markenbildung ein zentrales politisches Instrument für den^{Naturschutz 37} und die Ausweitung des CO₂-Fußabdrucks der großen touristischen Ursprungsländer, die Ergebnisse zur Umwelt-Kuznets-Kurve (EKC) gemischt. Einige Studien bestätigen, dass Tourismus den EKC auslösen kann, was darauf hindeutet, dass er die ökologische Beständigkeit in einkommensstarken Volkswirtschaften fördern kann, obwohl Touristenankünfte und -einnahmen im Allgemeinen schädliche Auswirkungen auf die^{Emissionen haben}. Im Gegensatz dazu lehnen andere Forschungen das Postulat der Kuznets in einkommensstarken Staaten ab oder stellen eine zunehmend monotone Beziehung zwischen Tourismuseinnahmen und Umweltkosten^{fest 39}.

Protokoll

Theoretischer Rahmen und Variablenauswahl
Das empirische Modell und die Variablenauswahl für diese Studie basieren explizit auf einer Synthese grundlegender Theorien, die die dynamische Beziehung zwischen wirtschaftlicher Entwicklung und ökologischer Nachhaltigkeit erklären. Die Untersuchung orientiert sich hauptsächlich an der Environmental Kuznets Curve (EKC)-Hypothese⁴⁰, die eine umgekehrte U-förmige Entwicklung annimmt, bei der die Umweltzerstörung zunächst mit dem Wirtschaftswachstum zunimmt, aber nach Erreichen einer bestimmten Einkommensschwelle schließlich abnimmt. Um diese Kernproposition zu testen, wird das Bruttoinlandsprodukt (BIP) als primärer Indikator für wirtschaftliches Ausmaß und Entwicklung aufgenommen. Gleichzeitig integriert die Analyse die tourismusgetriebene Wachstumshypothese, was die Einbeziehung von Tourismus und Reisen (T&T) als Prozentsatz des BIP erfordert, um die doppelte Rolle des Sektors sowohl als Motor für wirtschaftliches Wachstum als auch als potenzielle Quelle für erhöhten Ressourcenverbrauch und Umweltverschmutzung zu bewerten. Die theoretische Erwartung einer nichtlinearen Beziehung führt zur Einbindung eines quadratischen T&T-Terms in das Modell, um empirisch den potenziellen EKC-Wendepunkt für den Tourismussektor zu erfassen. Eine weitere theoretische Grundlage liefert die Hypothese des Verschmutzungsschutzes, die nahelegt, dass strenge Umweltvorschriften in entwickelten Volkswirtschaften zur Verlagerung umweltschädlicher Industrien in Länder mit lockereren Standards führen können. Um diese Behauptung für China empirisch zu bewerten, werden Joint-Venture-Zuflüsse (JV) als Stellvertreter für ausländische Direktinvestitionen aufgenommen, um zu testen, ob solche Kapitalflüsse den inländischen ökologischen Fußabdruck verschärfen. Das Modell erkennt auch die entscheidende Rolle von Energiesystemen durch die Linse des IPAT (Impact = Population × Affluence × Technology) Rahmenwerk an, das den Energieverbrauch als grundlegenden unmittelbaren Treiber ökologischer Auswirkungen identifiziert. Daher wird der Energieverbrauch (EU) als zentrale unabhängige Variable einbezogen, die die Verschmutzungsintensität widerspiegelt, die dem Energiemix eines Landes innewohnt. Schließlich berücksichtigt das Modell Open Trade (OT), der von der Handelstheorie geprägt ist und postuliert, dass internationaler Handel die Umwelt durch Skalierung (erhöhte Produktion), Zusammensetzung (Verschiebungen in der Industriestruktur) und Technikeffekte (Technologietransfer) beeinflusst. Die Auswahl des umfassenden Umweltfußabdrucks (EF) als abhängige Variable ist selbst eine theoretische Entscheidung, die mit der ökologischen Ökonomie übereinstimmt, da sie eine ganzheitliche Kennzahl der anthropogenen Nachfrage an bioproduktive Ökosysteme liefert und die multidimensionalen Umweltkosten wirtschaftlicher Aktivitäten effektiv erfasst^41,42. Diese kohärente theoretische Triangulation informiert direkt den Aufbau des beprobten Datensatzes und stellt sicher, dass jede Variable einen spezifischen, theoriegetriebenen Kanal darstellt, durch den Chinas sozioökonomische Entwicklung seine ökologische Basis beeinflusst.

Daten- und Modellspezifikation
Von 1990 bis 2023 verwendete diese Forschung jährliche Basisserienaufzeichnungen aus China. Die abhängige Variable der Studie, die Umweltverschmutzung ersetzen kann, ist ein ökologischer Fußabdruck. Mit anderen Worten: Die EF liefert die Anzahl der Hektar Territorium und des Flusses, die zur Aufrechterhaltung der Flächennutzung erforderlich sind. Einer Theorie zufolge zeigen Umweltkosten mit höheren Werten einen größeren Umweltschaden. Das gesamte Ökosystem wird genutzt, um Umweltschäden zu messen. Tourismuseinnahmen, touristische Ausgaben und der Besucheranteil haben in der einschlägigen Literatur weitgehend die Rolle der Fortschrittsfaktoren der Tourismusbranche eingenommen⁴³. Der CO₂-Einfluss ist der entscheidende Faktor des Berichts. Diese Studie war ein Pionier darin, Daten zu Tourismus und Reisen als Prozentsatz des BIP zu nutzen, um zu untersuchen, wie sich dies auf Chinas ökologischen Fußabdruck auswirkt. Nach den Arbeiten von Mrabet und Alsamara⁴⁴ wurde auch der Energieverbrauch in die Studie einbezogen. Für die vorliegende Forschung wurden Daten aus den World Development Indicators erhoben. Das China Statistical Yearbook und das China Bureau of Statistics lieferten beide Informationen über das Wachstum des Tourismus in China. Zusätzlich wurden Informationen über den Fußabdruck vom Global Footprint Network (2018)⁴⁵ bezogen, und der World Data Atlas lieferte Informationen über die Reise- und Tourismusbranche als Anteil am BIP.

Analytischer Rahmen
Laut aktuellen Forschungen erhöht das Wachstum der Tourismusbranche die Umweltauswirkungen erheblich. Daher definieren wir die nächste ökonometrische Schätzungsgleichung, die nach^46,47 folgt:

(1)

Das BIP steht für wirtschaftliche Entwicklung, wobei EF für den ökologischen Fußabdruck und die EU für Energienutzung steht. Zur Untersuchung der Auswirkungen auf Chinas Umweltkosten umfasste diese Forschung sowohl das Reisen als auch die Tourismusbranche als Prozentsatz des BIP (T&T). Zusätzlich wird die Summe der Quadrate für Besucherzahlen und Reisen hinzugefügt, um die Kuznets-Kurven-ähnliche Verbindung zwischen CO2-Auswirkung und Tourismusbranche zu testen. Das System stellt ausländische Direktinvestitionen (FDI) dar, um zu untersuchen, ob seine Zuflüsse eine bedeutende Rolle bei der Bestimmung der Umweltintegrität spielen, indem es der Carbon Emissions Sanctuary Speculation oder Pollution Halo Speculation⁴⁸ folgt. Darüber hinaus wurde die Handelsliberalisierung, die ebenfalls ein entscheidender möglicher Faktor für den Umweltschutz ist, in diesem Bericht gemäß der Arbeit von⁴⁹ hervorgehoben. Das folgende ist das ökonometrische Modell.

(2)

Die neueste Forschung nutzte das natürliche Diagramm der Berichtsfaktoren, um die unmittelbaren Elastizitäten des Koeffizienten zu ermitteln und das Schätzungsverfahren zu vereinfachen. Somit ist das Folgende eine Modifikation der Gleichung;

(3)

Schätzansatz
Die aktuelle Forschung untersucht zunächst die Glattigkeit der Informationen, um festzustellen, ob sie waagerecht oder stationär ist. Eine geeignete Kointegrationsanalyse, die in dieser Situation verwendet werden kann, ist die autoregressive Verzögerung (ARDL). Es wird diskutiert, ob die ARDL-gebundene Bewertungsmethode aufgrund ihrer Qualitäten besser ist als andere Methoden, darunter Folgendes: Sie kann unabhängig von der Korrelation der Faktoren angewendet werden, sei es I(0), I(1) oder eine Mischung, die gleichzeitig kürzere und verlängerte Ergebnisse bewerten kann; Es umfasst das Thema exogener Variablen und Restverbindungen aufgrund der richtigen Lags-Auswahl, es weist im Vergleich zu Johansen Ansatz⁵⁰ relativ begrenzte Testqualitäten auf. Die Methode der Datensatzgenerierung umfasst ausreichende Verzögerungen beim Wechsel von einer so gängigen Umrisse zu einer bestimmten Struktur, um genaue Schätzungen⁵¹ zu gewährleisten. Zusätzlich können wir mit einer einfachen linearen Transformation kurzfristige Anpassungen integrieren, um einen Mechanismus zur Fehlerkorrektur zu schaffen, ohne das langfristige Gleichgewicht zu stören. Die Forschung konzentriert sich auf Fehlerkorrekturmechanismen unter ARDL für kurzfristige Schätzungen und auf Ordinary Least Square (OLS)-basierten Messungen für den längeren Zeitraum. Die aktuelle Studie verwendete ein doppeltes Logaritmage-Framework, geeignet für Malaysia⁵², und nahm Faktoren in logaritmischer Form auf, um Autokorrelations- und Multikollinearitätsprobleme zu vermeiden. Die ARDL-Technik wurde in dieser Forschung verwendet, um folgende langfristige Präsenzverbindungen zu identifizieren:

(4)

Wobei der Standardfehler durch β₀ gezeigt wird, ist der konstante Term. Der nächste Teil der Berechnung, symbolisiert durch λ, bezeichnet verlängerte Verbindungen, während die Summensymbole die Dynamik kurzfristig darstellen. Um festzustellen, ob Variablen langfristig berücksichtigt werden oder nicht, wählte die Forschung einen gebundenen Test. Es wird behauptet, dass der angenäherte F-Statistikwert die maximale Schranke überschreitet, bei der Kointegration vorhergesagt werden kann. Der Kointegrationstest wurde in der vorliegenden Studie weiter bewertet. Zahlreiche Forscher haben verschiedene Kointegrationstechniken in den ökonometrischen literarischen Werken entwickelt, mit unterschiedlichen Ergebnissen und Merkmalen. Ein konsolidierter Test wurde entwickelt, um die Korrelationskapazität auf Basis mehrerer früherer Kointegrationsmethoden zu verbessern. Für noch umfassendere Schätzungsmethoden bietet diese Technik kombinierte Statistiken, um Nullpunkte ohne Kointegration zu testen. Kointegration wird akzeptiert, wenn die Nullhypothese abgelehnt wird. Nach der Summe der gemessenen Signifikanzstufen (p-Werte) für jeden Kointegrationstest nach Fishers Formel ist folgendes:

(5)

(6)

Hier steht EG für Engle and Granger Statistics, und JOH für Johansen Test Statistics⁵³. Es wird gezeigt, dass BDM und BO die Boswijker Teststatistik⁵⁴ präsentieren. Ähnlich wie die angenommenen Akronyme für diese Bewertungen die p-Werte der Kointegration zeigen, würden wir die Hypothese ohne Kointegration ausschließen, wenn die tabellierten Werte unter den geschätzten Fisher-Statistiken liegen. Zusätzlich würden folgende kurzfristige Bewertungen mittels des Fehlerkorrekturmechanismus durchgeführt:

(7)

Ergebnisse

Vorläufige Analyse
Eine gründliche Voranalyse der Daten ist eine grundlegende Voraussetzung für eine robuste ökonometrische Modellierung, da sie die wesentlichen Eigenschaften und das Verhalten der zugrunde liegenden Variablen festlegt. Diese Phase beinhaltet die Untersuchung beschreibender Statistiken, um zentrale Tendenzen, Streuung und Normalität zu verstehen, während grafische Inspektionen wie Boxdiagramme und Wachstumsratentrends wichtige visuelle Einblicke in die Verteilung, Variabilität und zei...

Diskussion

Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen die komplexe Beziehung zwischen wirtschaftlichen Aktivitäten und Umweltzerstörung in China, mit entscheidenden politischen Implikationen. Unsere Anwendung des Toda-Yamamoto-Kausalitätstests und der ARDL-Kointegrationsmethode bot einen robusten Rahmen zur Entwirrung dieser Dynamiken. Der Erfolg dieses analytischen Protokolls beruhte auf zwei entscheidenden Schritten: Erstens der Etablierung einer stabilen, langfristigen, kointegrierenden Beziehung z...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Datenquellen
Daten zum ökologischen Fußabdruck (EF)	Global Footprint Network (2018)		Dient als abhängige Variable, die den ökologischen Druck durch wirtschaftliche Aktivitäten erfasst; ersetzt traditionelle Verschmutzungsindikatoren.
Tourismus & Reisen (T& T) als % des BIP	Weltdatenatlas; China Statistisches Jahrbuch; Chinas Statistikamt		Misst den Tourismussektor. s Beitrag zur wirtschaftlichen Aktivität und deren ökologischen Auswirkungen; wurde genutzt, um tourismusgeführte EKC zu testen, indem T& T2.
BIP (Wirtschaftsentwicklungsindikator)	Weltentwicklungsindikatoren (WDI)		Kernvariable zur Prüfung der EKC-Hypothese und zur Modellierung des Skaleneffekts des Wirtschaftswachstums.
Energieverbrauch (EU)	Weltentwicklungsindikatoren (WDI)		Erfasst die Verschmutzungsintensität des Energieverbrauchs, abgestimmt mit dem IPAT-Rahmenwerk.
Joint Venture (JV) / FDI-Vollmacht	Handelsministerium Chinas, chinesische Investitionen & JV Records		Als Stellvertreter für FDI verwendet, um die Hypothesen Pollution Haven und Pollution Halo innerhalb Chinas zu testen.
Open Trade (OT)	Weltentwicklungsindikatoren (WDI)		Steht für Handelsoffenheit zur Bewertung von Skalen-, Zusammensetzungs- und Technikauswirkungen auf EF.
konstruierte Variablen
Tourismus Nicht-linearer Begriff (T& T²)	Berechneter quadrierter Term von T& T als % des BIP		Ermöglicht Tests für nichtlineares EKC-ähnliches Verhalten im Tourismussektor.
Log-transformierte Variablen	Natürlicher Logarithmus angewandt auf EF, T& T, BIP, EU, OT		Gewährleistet eine elastizitätsbasierte Interpretation, reduziert die Heteroskedastizität und verbessert die Modellanpassung.
Software & Werkzeuge
Ökonometrische Software	EViews / Stata / R (nicht spezifiziert, aber erforderlich)		Verwendet für Zeitreihentransformationen, ökonometrische Schätzungen (ARDL, Kointegrationstests), Diagnostik und Kausalitätstests.
ökonometrische Methoden & Tests
Unit-Root-Testing	ADF, PP (implizit), Stationaritätsdiagnostik für Zeitreihen		Bestimmt, ob Variablen vor der ARDL-Schätzung I(0) oder I(1) sind.
ARDL-Bounds-Tests	Pesaran et al. (2001) ARDL-Methodik		Bewertet die langfristige Kointegration zwischen EF und seinen Determinanten; behandelt gemischte Integrationsordnungen.
Fisher-Johansen Kombinierter Kointegrationstest	Engle– Granger, Johansen, Boswijk, Banerjee-Dolado-Mestre (BDM)		Validiert kointegrierende Beziehungen mittels mehrerer integrierter Kointegrationsstatistiken.
Langfristige und kurzfristige ARDL-Schätzung	ARDL-basiertes ECM-Framework		Schätzt kurzfristige Elastizitäten und langfristige Gleichgewichtsbeziehungen, die EF beeinflussen.
Fehlerkorrekturterm (ECT)	Abgeleitet aus der ARDL-Langzeitgleichung		Misst die Geschwindigkeit, mit der EF nach kurzfristigen Schocks ins Gleichgewicht zurückkehrt.
Tragwerk & Stabilitätsdiagnostik	CUSUM- und CUSUMSQ-Tests		Tests auf strukturelle Stabilität und das Fehlen von Parameterverschiebungen über die Zeit.
Kausalitätsanalyse	Granger-Kausalität (innerhalb des ARDL-Rahmens)		Bestimmt die richtungsbedingte Kausalität zwischen EF, Tourismus, BIP, EU, OT und JV.