Das Zusammenspiel von technologischen Fortschritten, Gerechtigkeit im öffentlichen Gesundheitswesen und Governance bei der Gestaltung der G7-Zukunft als Katalysatoren nachhaltiger Entwicklung

Zusammenfassung

Diese Studie zeigt, dass Governance ein entscheidender Moderator in der synergetischen Triade aus Technologie, Gesundheitsgerechtigkeit und Nachhaltigkeit in den G7-Ländern ist. Es zeigt eine umgekehrte U-förmige Beziehung auf, die zeigt, dass integrierte, langfristige Strategien, die diese Elemente in Einklang bringen, für widerstandsfähigen Fortschritt unerlässlich sind.

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht die wechselseitigen Dynamiken von technologischer Innovation, Gerechtigkeit im öffentlichen Gesundheitswesen und Governance-Qualität als Katalysatoren für nachhaltige Entwicklung in G7-Volkswirtschaften. Mit einer robusten empirischen Methodik, einschließlich Querschnitts-Autoregressiver verteilter Verzögerung (CS-ARDL) und Panelregressionsmodellen, nutzt die Analyse longitudinale Daten, um kurz- und langfristige Beziehungen zu entwirren. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Faktoren eine synergetische Triade bilden, wobei die Qualität der Governance als entscheidender Moderator fungiert, der die positive Wirkung digitaler Infrastruktur verstärkt. Eine neuartige Erkenntnis ist die umgekehrte U-förmige Beziehung zwischen der Leistung nachhaltiger Entwicklung und ihren Ergebnissen, die auf abnehmende marginale Erträge hinweist. Die Studie stellt zudem die öffentliche Gesundheit und die Effizienz des Arbeitsmarktes als grundlegende Voraussetzungen für langfristige Resilienz fest. Die entscheidende Folge ist, dass isolierte politische Maßnahmen unzureichend sind; Nachhaltige Entwicklung erfordert integrierte Strategien, die den technologischen Fortschritt bewusst mit institutioneller Stärke und Investitionen in Humankapital in Einklang bringen. Diese Studie bietet einen neuartigen empirischen Rahmen zum Verständnis der nichtlinearen und bedingten Wechselwirkungen, die die Wege fortschrittlicher Volkswirtschaften zur Nachhaltigkeit prägen.

Einleitung

Das Streben nach nachhaltiger Entwicklung stellt die größte Herausforderung des 21. Jahrhunderts dar, ein komplexes Unterfangen, das die Versöhnung von wirtschaftlichem Fortschritt, sozialer Inklusion und Umweltverantwortung^{erfordert 1}. Für die Länder der Gruppe der Sieben (G7), fortgeschrittene Volkswirtschaften mit bedeutendem globalem Einfluss, ist dieses Streben ein entscheidender Test ihrer Führungsstärke in einer Ära der Polycrisis². Diese zeitgenössische Landschaft sich überschneidender Krisen, des Klimanotstands³, der disruptiven Folgen der Pandemie und der raschen Veränderungen der Vierten Industriellen Revolution zeigt die Unzulänglichkeit sektoraler Reaktionen und unterstreicht die Notwendigkeit integrierter Rahmenwerke, die systemische Interdependenzen^{adressieren 4,5}. Technologische Innovation gilt als zentraler Motor zur Erreichung des Nachhaltigkeitsziels (SDG) ⁶ und bietet Werkzeuge, um Wachstum von Umweltschäden zu entkoppeln und das menschliche Wohlergehen voranzubringen⁷. Künstliche Intelligenz und Big Data können erneuerbare Energiesysteme optimieren, während IoT- und Kreislaufwirtschaftsmodelle radikale^{Ressourceneffizienz} versprechen. Gleichzeitig könnten digitale Gesundheit und KI-Diagnostik den Zugang zu Gesundheitsversorgung und Qualität⁴ revolutionieren. Dennoch ist diese Beziehung nicht-deterministisch⁹. Diese Technologien drohen, gesellschaftliche Vorurteile zu verschärfen, digitale Kluften zu vertiefen und neue ökologische Fußabdrücke zu schaffen, was zeigt, dass ihre Nettowirkung von den gesellschaftlichen Rahmenbedingungen abhängt, die^{ihre Anwendung} leiten.

Diese Bedingung erfordert die Gleichberechtigung der öffentlichen Gesundheit als grundlegende Säule und evaluativen Maßstab für nachhaltigen Fortschritt. Gesundheitsgerechtigkeit, das Erreichen des höchsten Gesundheitsniveaus für alle, ist ein Kernbestandteil sozialer Nachhaltigkeit und eine Voraussetzung für wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit und Stabilität¹¹. Die Pandemie zeigte eindrucksvoll, wie ungleiche Gesundheitsergebnisse, geprägt von sozioökonomischen und strukturellen Determinanten, das Humankapital und den sozialen Zusammenhalt untergraben¹². Daher müssen technologische Fortschritte im Gesundheitswesen eng mit Gerechtigkeitszielen verknüpft sein; Andernfalls riskieren sie, zu Instrumenten weiterer Ungleichheit zu werden und das Fundament nachhaltiger Gesellschaften zu untergraben¹³. Governance ist der entscheidende Vermittlungsmechanismus, der aktiv die Interaktion zwischen Technologie und Gerechtigkeit strukturiert¹⁴. Sie umfasst die spezifischen Institutionen, Regeln und Prozesse, die entweder das technologische Potenzial für gerechte Zwecke nutzen oder behindern¹⁵. Um in einem Polykrisenkontext effektiv zu sein, muss Governance transformativ sein und über isolierte und reaktive Modelle hinausgehen. Wesentliche Merkmale sind die regulatorische Qualität zur Sicherstellung ethischer technologischer Entwicklung, die Wirksamkeit der Regierung bei der Umsetzung von pro-Gerechtigkeitspolitiken sowie eine robuste öffentliche Rechenschaftspflicht, um die Zivilgesellschaft in Entscheidungsprozesse einzubeziehen¹⁶. Durch solche Mechanismen kann Governance Innovation an gesellschaftliche Bedürfnisse ausrichten, zum Beispiel indem KI-Investitionen darauf ausgerichtet werden, Gesundheitsungleichheiten zu verringern, anstatt sie zu verstärken. Während die vorhandene Literatur die Bedeutung von Technologie, Equity¹⁷ und Governance einzeln anerkennt, bleibt eine erhebliche Lücke bei der konkreten Analyse ihrer synergistischen Interaktion als integrierte Triade, insbesondere im Kontext der G7¹⁸. Frühere Studien, wie die von Kickbusch et ^al.19 zur Governance und Işık et ^al.20 zu systemischen Herausforderungen, behandeln diese Elemente oft parallel, anstatt ihre präzisen, rekursiven Verbindungen zu untersuchen. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem ein rigoroses konzeptionelles Modell bereitgestellt wird, das die Mechanismen spezifiziert, durch die transformative Governance die Beziehung zwischen Technologie und Gerechtigkeit vermittelt. Anschließend wendet sie diesen Rahmen an, um die Politik der G7-Staaten zu bewerten, und argumentiert, dass nachhaltiger Fortschritt nicht von einem einzelnen Katalysator abhängt, sondern von der gezielten strategischen Ausrichtung aller drei Bereiche²¹und dem BIP-Wachstumspfad der G7-Volkswirtschaften von 1990 bis 2022. Die Vereinigten Staaten weisen konstant die größte Volkswirtschaft und das höchste prognostizierte BIP auf und übertreffen damit deutlich die anderen Nationen (Abbildung 1). Das Diagramm zeigt einen allgemeinen Aufwärtstrend für alle Mitglieder, insbesondere nach den frühen 2000er Jahren, allerdings mit deutlichen Schwankungen in den Wachstumsraten. Japan und Italien zeigen im beobachteten Zeitraum relativ flachere Wachstumsmuster im Vergleich zu ihren Konkurrenten.

Literaturübersicht
Eine solide Literaturbasis belegt, dass das Streben nach nachhaltiger Entwicklung ein von Natur aus komplexer, nichtlinearer Prozess ist, der die einfachen, wachstumsorientierten Paradigmen der letzten²² herausfordert. Während die Definition der Brundtland-Kommission grundlegend bleibt, stellt die zeitgenössische Forschung Nachhaltigkeit zunehmend als ein bösartiges Problem dar, das durch konkurrierende Werte, wissenschaftliche Unsicherheit und irreduzible Abwägungen gekennzeichnet ist²³. Ihre hohen historischen Emissionen und Konsummuster legen ihnen eine unverhältnismäßige Verantwortung auf, entkoppeltes Wachstum voranzutreiben, bei dem wirtschaftliche Aktivitäten von Umweltschäden getrennt^sind. Die Literatur zeigt jedoch eine bedeutende Lücke auf: eine Tendenz, die wichtigsten Ermöglicher dieser Übergangstechnologie, Gerechtigkeit und Governance relativ isoliert zu analysieren und damit die Kritikalität ihrer synergistischen Interaktionen zu unterschätzen²⁵. Der Diskurs über technologischen Fortschritt ist geprägt von einer grundlegenden Spannung zwischen Techno-Optimismus und kritischer sozio-technischer Prüfung²⁶. Befürworter argumentieren, dass die Vierte Industrielle Revolution ein unvergleichliches Werkzeugset für die SDGs bietet, wobei KI und Big Data bereit sind, die Ressourceneffizienz zu optimieren, die Umstellung auf saubere Energie zu beschleunigen und die^{Kreislaufwirtschaftsmodelle 27} zu ermöglichen. Doch ein kritischer Literaturzweig stellt diese deterministische Sichtweise kraftvoll infrage und stellt Technologie nicht als neutrale Lösung, sondern als soziales Produkt mit Werten und Machtstrukturen dar.²⁸. Das Konzept der digitalen Kluft hat sich über den bloßen Zugang hinaus entwickelt und umfasst nun Ungleichheiten in Fähigkeiten, Nutzung und Ergebnissen und droht, neue, technologisch verstärkte Formen von Ungleichheit zu schaffen²⁹. Darüber hinaus stellt der ökologische Fußabdruck der Digitalisierung selbst, von der Energieintensität von Rechenzentren bis zur Mineralgewinnung für Hardware, ein potenzielles Paradoxon dar, bei dem Nachhaltigkeitslösungen zum Problem³⁰ beitragen.

Gleichzeitig hat die Literatur zur öffentlichen Gesundheit eine entscheidende Ausweitung erfahren, die sich von einem biomedizinischen Fokus hinweg zu einer Gesundheitsgerechtigkeitsperspektive entwickelt, die auf den sozialen Determinanten der Gesundheit (SDH)³¹ basiert. Die COVID-19-Pandemie diente als brutale empirische Bestätigung dieses Rahmens und zeigte, wie bereits bestehende soziale Ungleichheiten in Einkommen, Rasse und Wohnraum zu stark unterschiedlichen Gesundheitsergebnissen und Zugang^{zu Versorgung} führten. Die entscheidende Erkenntnis hier ist, dass Gesundheitsgerechtigkeit kein sekundäres Ergebnis der Entwicklung ist, sondern ein grundlegender Input für gesellschaftliche Resilienz und wirtschaftliche Stabilität³³. Eine Bevölkerung, die von vermeidbaren Krankheiten und ungleichem Zugang zu Dienstleistungen belastet ist, kann keine produktive oder nachhaltige Gesellschaft darstellen. Zeitgenössische Forschung stellt nachhaltige Entwicklung als ein komplexes, bösartiges Problem dar, das über lineare, wachstumszentrierte Modelle hinausgeht³⁴. Für die G7-Staaten erfordert dies bahnbrechende Wege, die wirtschaftliche Aktivitäten von Umweltschäden trennen – eine Aufgabe, die dadurch erschwert wird, ihre Kern-Ermöglicher – Technologie, Gerechtigkeit und Governance isoliert zu analysieren, statt als ein miteinander verbundenes System³⁵. Eine kritische Auseinandersetzung mit Governance-Theorien ist daher unerlässlich, da adaptive, polyzentrische und kollaborative Governance-Modelle die notwendigen Rahmen für das Management komplexer sozio-technischer Übergänge bieten und regulatorische Qualität und öffentliche Rechenschaftspflicht direkt mit den Ergebnissen^36,37 verknüpfen. Der Diskurs über Technologie veranläfelt dieses Bedürfnis nach einer kontrollierten Integration. Geprägt von Spannungen zwischen Techno-Optimismus und sozial-technischer Kritik, zeigt sie, wie Innovationen wie KI Effizienz versprechen, aber das Risiko eingehen, gesellschaftliche Vorurteile zu verankern und die^{digitale Kluft} zu verschärfen. Dieses Potenzial wird durch Governance vermittelt, die bestimmt, ob Politiken den ökologischen Fußabdruck der Digitalisierung mindern oder es ermöglichen, die Nachhaltigkeitsziele³⁹ zu untergraben. Ähnlich positioniert die öffentliche Gesundheitsliteratur, die auf den sozialen Determinanten der Gesundheit basiert, Gerechtigkeit als grundlegenden Input für gesellschaftliche Resilienz⁴⁰. Die Pandemie zeigte brutal, wie strukturelle Ungleichheiten sich in Gesundheitsergebnissen übersetzen, wodurch die Steuerung von Technologie, wie etwa die Sicherstellung von Telemedizin, der Zugang überbrückt statt verbreitert, zu einem direkten Determinanten der Gesundheitsgerechtigkeit^ist. Daher zeigt die Literatur, dass Gesundheitsgerechtigkeit sowohl als Ziel als auch als Maßstab für die Steuerung technologischer Innovation dient und ihre untrennbare und synergetische^Interaktion hervorhebt. Das Keyword Co-Occurrence Network gruppiert prominente Forschungsthemen innerhalb der Literatur zur nachhaltigen Entwicklung. Der zentrale Treiberknoten ist mit wichtigen Clustern wie Ökosystem und Energieverbrauch verbunden, was die multidisziplinäre Natur des Fachgebiets zeigt. Es entstehen unterschiedliche thematische Gruppen, darunter öffentliche Gesundheit (COVID-19, Gesundheitsgerechtigkeit) und städtisch-industrielle Systeme (Urbanisierung, industrielle Entwicklung). Das Netzwerk unterstreicht die starke, miteinander verbundene Beziehung zwischen Umwelt-, Sozial- und Wirtschaftsfaktoren in der Nachhaltigkeitsforschung (Abbildung 2).

Gerade am Schnittpunkt dieser Spannungen wird die Literatur zur Regierungsführung von größter Bedeutung. Die Unzulänglichkeit traditioneller, hierarchischer und sektoraler Governance-Modelle zur Bewältigung bereichsübergreifender Nachhaltigkeitsherausforderungen wird weithin anerkannt⁴³. Als Reaktion darauf hat sich der wissenschaftliche Schwerpunkt auf Konzepte wie adaptive Governance, Polyzentrizität und Multi-Stakeholder-Partnerschaften verlagert, die Kollaboration, Lernen und Flexibilität betonen⁴⁴. Die entscheidende Herausforderung der Governance besteht darin, technologische Innovationen in gerechte Richtungen zu lenken. Dies erfordert nicht nur regulatorische Rahmenbedingungen für Sicherheit und Ethik⁴⁵, sondern auch proaktive Politik, die Innovationswege prägt. Während die vorhandene Literatur die miteinander verbundene Natur dieser Herausforderungen anerkennt, bleibt die Analyse überwiegend sektoral und untersucht Technologie, Gerechtigkeit und Governance parallel, anstatt deren rekursive, systemische Wechselwirkungen zu untersuchen. Dieses Papier adressiert diese Lücke, indem es einen integrativen, von Governance vermittelten Rahmen anwendet, um empirisch zu untersuchen, wie die Politik der G7-Staaten die synergetische Ausrichtung technologischer Innovation mit den Zielen der Gesundheitsgerechtigkeit fördert oder behindert, und bietet so eine neuartige Bewertung der systemischen Kohärenz bei Nachhaltigkeitsübergängen.

Protokoll

Diese Studie verwendet eine umfassende empirische Strategie, um die wechselseitigen Dynamiken von technologischer Innovation, Gerechtigkeit im öffentlichen Gesundheitswesen, Governance und nachhaltiger Entwicklung innerhalb der G7-Staaten von 1990 bis 2022 zu untersuchen. Die Analyse nutzt fortschrittliche Paneldaten-Techniken, darunter Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag (CS-ARDL) und Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG)-Modelle, die ausgewählt werden, um Querschnittsabhängigkeit und Hangheterogenität zwischen Volkswirtschaften robust zu berücksichtigen. Vorläufige Tests bestätigen die Datenstationarität und stellen eine langfristige Kointegration zwischen den Kernvariablen fest. Die Methodik bietet damit einen rigorosen Rahmen zur Entwirrung kurz- und langfristiger Beziehungen und zur Prüfung der vorgeschlagenen synergetischen Triade.

Theoretischer Hintergrund und empirische Strategie
Der Übergang zu nachhaltiger Entwicklung erfordert tiefgreifende strukturelle Veränderungen in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften, insbesondere angesichts des zunehmenden Drucks durch Klimawandel und Umweltzerstörung. Der historische Verlauf der G7-Staaten ist geprägt von Wirtschaftsmodellen, die stark auf die intensive Förderung und den Verbrauch natürlicher Ressourcen setzen – ein Weg, der grundsätzlich nicht nachhaltig ist. Als Reaktion darauf ist staatliches Eingreifen entscheidend geworden, was sich vor allem in Industriepolitiken manifestiert, die darauf abzielen, Wirtschaftswachstum von ökologischem Schaden zu entkoppeln. Zu diesen Maßnahmen gehören Vorgaben zur Ressourcenerhaltung, die Förderung innovativer Produktionstechniken zur Emissionsreduzierung und zur Sicherstellung regulatorischer Einhaltung sowie strategische Veränderungen in Energiesystemen hin zu erneuerbaren Quellen wie Geothermie, um fossile Brennstoffe zu verdrängen. Die zentrale Herausforderung besteht daher darin, eine strukturelle Transformation zu orchestrieren, die wirtschaftliche Ziele mit planetaren Grenzen in Einklang bringt.

Um diese Transformation zu konzeptualisieren, ist die Linse der wirtschaftlichen Komplexität lehrreich. Es geht davon aus, dass die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit einer Nation aus ihrer Fähigkeit beruht, fortgeschrittenes Wissen und spezialisierte Fähigkeiten zu nutzen, um anspruchsvolle Güter und Dienstleistungen zu produzieren. Die Beziehung zwischen dieser Komplexität und ökologischer Nachhaltigkeit ist jedoch nicht deterministisch. Wie im Sustainable Development Index (SDI) eines Landes dargelegt, kann er als Funktion seiner facettenreichen Produktivität (β = MFP/SDI) modelliert werden, was eine kritische Spannung offenbart. Einerseits kann ausgefeilte industrielle Entwicklung (SDI) die Umweltzerstörung durch Ressourcenerschöpfung und Abfallerzeugung verstärken – ein Risiko für Volkswirtschaften, die auf traditionelle, ressourcenintensive Produktion beschränkt sind. Andererseits kann dieselbe Komplexität in grüne Industriestrategien gelenkt werden, die technologische Innovationen fördern, die Umweltherausforderungen adressieren und der wachsenden Nachfrage nach erneuerbaren Energien gerecht werden. Das konzeptionelle Forschungsmodell zeigt die Wechselwirkungen zwischen Kernkonstrukten, die nachhaltige Entwicklung vorantreiben. Das Modell positioniert technologische Innovation, öffentliche Gesundheit und Governance-Qualität als direkte Unterelemente, die das Gesamtsystem beeinflussen. Diese Faktoren werden mit zentralen Konzepten wie ökologischer Nachhaltigkeit und wirtschaftlicher Komplexität verknüpft, die wiederum mit natürlichen Ressourcen und Umweltverschlechterung verbunden sind. Das Rahmenwerk gipfelt in einer empirischen Modellgleichung, die diese Beziehungen zu einer testbaren analytischen Struktur synthetisiert (Abbildung 3).

Empirisches Modell
Diese Studie zielt darauf ab, den Zusammenhang zwischen natürlichen Ressourcen, Umweltverschlechterung, Governance Quality (GQ) und der Komplexität der Volkswirtschaften der G7-Staaten zu untersuchen. Wir empfehlen in diesem Zusammenhang folgendes empirisches Modell.

(1)

Sei PH für das Maß an natürlichen Ressourcen, GQ für die Qualität der Governance, LME für das Niveau der wirtschaftlichen Entwicklung, DI für den Stand der digitalen Infrastruktur, SDI für wirtschaftliche Komplexität und TI für den Grad der technologischen Innovation. Wir verwendeten logarithmische Notation für statistische Informationen, um präzise und statistisch robuste Ergebnisse zu gewährleisten.

Entwicklung von Variablen
Wir wollen experimentelle Daten zur Korrelation zwischen Umweltzerstörung in den G7-Ländern von 1990 bis 2022 und Faktoren wie digitale Infrastruktur, Governance-Qualität, Entwicklung natürlicher Ressourcen, wirtschaftliche Komplexität und wirtschaftliche Entwicklung sammeln. Die Informationen sind in Tabelle 1 dargestellt. Die Atlas Media-Datenbank bietet Informationen zu LME pro Kopf (regulärer 2017 USD), Governance-Qualität (Anzahl der Sekundarschulschüler), wirtschaftlicher Komplexität und natürlichen Ressourcen. Die Tiefe, Zugänglichkeit und Effizienz von Finanzinstituten bestimmen den zusammengesetzten Indikator der digitalen Infrastruktur. Der neue TI-Kompositindex umfasst die Emissionen von CH4, PM2.5, N2O, CO2 und THG1. Daher können DI und TI wie folgt dargestellt werden:

(2)

(3)

Außerdem sind die Variablen dieser Studie und ihre Beschreibung in Tabelle 1 dargestellt. Die Einbeziehung der Umwelt-Kuznets-Kurven-(EKC)-Theorie in Gleichung 4 lässt sich kurz wie folgt beschreiben:

(4)

Voruntersuchungen
Der Beginn dieses pragmatischen Ansatzes beinhaltet die Untersuchung empirischer Datensätze, die eine Querschnittsabhängigkeit aufweisen. Unbekannte gemeinsame Schocks, Globalisierung und nicht definierbare Restabhängigkeit können alle zum Vorhandensein von CSD beitragen. Darüber hinaus erleichtert die CSD-Schätzung die Artikulation sozialer Netzwerkinteraktionen und unbekannter gegenseitiger Schocks. Eine präzise CSD-Schätzung entfernt fehlerhafte und verzerrte Parameter und ermöglicht effiziente und konsistente empirische Ergebnisse. Pesaran-skalierte LM-, Breusch-Pagan-LM-, bias-korrigierte skalierte LM- und Pesaran-CSD-Tests werden in der aktuellen Forschung verwendet. Breusch-Pagans erster vertrauenswürdiger Test ist der LM-Test, den Breusch und Pagan⁴⁶eingeführt haben. Gleichung (5) berechnet die LM-Statistik wie folgt:

(5)

(6)

In den gegebenen Gleichungen bezeichnen ̂ρ2ij, T und N jeweils die Querschnittskorrelation der Residuen, der Zeitvariablen und der Gesamtzahl der Querschnitte im Panel. Empirische Daten mit großen Querschnitten zu sammeln ist jedoch nicht praktikabel. Um diese Einschränkung zu beheben, führte Pesaran⁴⁷ das Konzept eines skalierten LM-Tests ein.

(7)

Der von Pesaran eingeführte LM-Test zeigt Verzerrungen, wenn die Stichprobengröße (T) kleiner ist als die Anzahl der Variablen (N). Daher ein alternativer CSD-Test, der mit Gleichung (8) bewertet werden kann:

(8)

Sobald der CSD bestimmt ist, wenden wir den SH-Test an, um die Steigungsvariabilität zu untersuchen. Dieser Test eignet sich besonders für Paneldatensätze, da er die Querschnittsabhängigkeit (CSD) berücksichtigt und mathematisch wie folgt dargestellt werden kann:

(9)

(10)

Einheitswurzel- und Kointegrationstests
Mit Einheitswurzeltests der zweiten Generation bewertet diese Studie stationäre Eigenschaften. Bei der Datenbewertung berücksichtigt der CADF-Einheitswurzeltest strukturelle Brüche und führt einen Primärtest unter der zugrunde liegenden Annahme durch, dass der Zeiteffekt jeden Querschnitt beeinflusst und sowohl in T > N als auch in N > T implementiert werden kann. Neben CADF verwenden wir auch den CIPS-Einheitswurzeltest, der den CADF hauptsächlich nutzt, um die Verzögerungszahl zu erhöhen und anfängliche Variationen im Datensatz zu schätzen, um die Analyse zu ermöglichen Einheitswurzeln. Sobald stationäre Eigenschaften festgestellt wurden, wird die langfristige Verbindung zwischen den Datenvariablen mit dem Westerlund-Kointegrationstest untersucht. Die grundlegenden Ideen der Westerlund-Methode untersuchen die Kointegration, indem sie bestimmen, ob für jeden Indikator einzeln oder für den gesamten Indikatorensatz eine Fehlerkorrektur vorhanden ist. Signifikante Variationskointegration tritt sowohl langfristig als auch kurzfristig auf. Die Verbindung ist in die Methode integriert.

Berechnung für erweiterte Determinanten
CS-ARDL, CCEMG und AMG werden in der aktuellen Forschung als primäre Elemente analytischer Strategien verwendet. Erstens wird es in dieser Arbeit verwendet, weil CS-ARDL eine effektive ökonometrische Methode ist, die sowohl kurzfristige als auch langfristige CSD- und Steigungsheterogenität adressiert. Da CS-ARDL vertrauenswürdig ist, wenn Variablen in einer hybriden Sequenz kombiniert werden, ist es auch für die besten Ergebnisse unerlässlich. Schließlich überwindet er die Endogenität im empirischen Modell durch die Verwendung von CS-Durchschnitten. Die Methodik ist so strukturiert, dass sie vorläufige Tests für Querschnittsabhängigkeit (CSD) und Lagrange-Multiplikator-(LM)-Diagnostik umfasst. Die zentrale analytische Strategie umfasst das Autoregressive Distributed Lag (ARDL)-Modell, um kurz- und langfristige Dynamiken zu erfassen. Ergänzt werden zwei robuste Schätzer, die Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) und die Augmented Mean Group (AMG), um Heterogenität und gemeinsame Faktoren in den Paneldaten zu berücksichtigen (Abbildung 4).

Eberhardt und Bond⁴⁸ schlugen AMG vor, das typische dynamische Effekte nutzte, um Querschnittsabhängigkeiten zu umgehen. Diese Strategie ähnelt CCEMG, um Probleme im Zusammenhang mit Paneldatenstatistiken anzugehen. Statistiker argumentieren, dass AMG ein vorherrschender dynamischer Mechanismus ist, während CCEMG als Ärgernis gilt. Darüber hinaus berechnet CCEMG die linearen Beziehungen zwischen Variablen, die voneinander abhängen, und den Durchschnittswerten über verschiedene Abschnitte hinweg. Die Regressionsanalyse wird dann verwendet, um jeden Parameter zu schätzen. AMG hingegen hat zwei Stufen, um die gemeinsamen dynamischen Effekte unbeobachteter Variablen zu bewerten. Dies beinhaltet die Schätzung der Steigungsparameter jeder Regressionsgruppe und das Hinzufügen von Dummy-Effekten zum Pool-OLS. Schließlich wählten wir zur Bestimmung der langfristigen kausalen Beziehung zwischen den Variablen auch den Dumitrescu- und Hurlin-Kausalitätstest aus. Wir bevorzugen diese Methode, da sie für unausgewogene Panels wie N > T und N \ T verwendet werden kann und CSD und Heterogenität vorhersagen kann.

Ergebnisse

Deskriptive Statistiken
Die Analyse der deskriptiven Statistik bildet eine entscheidende Grundlage zur Interpretation des empirischen Modells und zur Bewertung der Eigenschaften des Datensatzes. Bevor kausale Zusammenhänge getestet werden, ist es unerlässlich, die zentrale Tendenz, Streuung und verteilungsbedingten Eigenschaften der Variablen zu untersuchen. In dieser Studie liefern die zusammenfassenden Statistiken der wichtigsten Variablen Technologische Innovation (TI), Arbeitsmarkteffizienz (LME),...

Diskussion

Die empirischen Ergebnisse dieser Studie liefern robuste, facettenreiche Belege dafür, dass die nachhaltigen Entwicklungspfade der G7-Volkswirtschaften durch ein komplexes und voneinander abhängiges System katalysiert werden, das technologische Innovation, Gerechtigkeit im öffentlichen Gesundheitswesen und Governance-Qualität umfasst. Die Analyse bestätigt, dass dies keine isolierten Treiber sind, sondern vielmehr als synergestisches Triade fungieren, dessen Interaktionen die Entwicklung...

Materialien

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