Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

Kuşak ve Yol Yatırımlarından Karbon Ayak Izinde Mekânsal Heterojenlik, Kesitsel Otoregresif Dağıtık Gecikme Modeli Üzerinden Değerlendirildi

345 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/69602

⸱

19 Aralık 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Law and Public Administration, Leshan Normal University, 2School of Public Policy, Hong Kong University of Technology and Science, Li Yuan Foreign Language Primary School (Tianjiao), 3School of Ecology and Environment, Renmin University of China, 4Art College of Pu'er, 5Faculty of Art and Humanities, King's College London, 6College of Financial Engineering, Shanxi University of Finance and Economics, 7College of Mechanical Engineering, Yangzhou University

Bu makalede

Özet

Bu çalışma, Çin'in doğrudan yabancı yatırımı (DD), turizm ve yeniliğin Belt and Road Girişimi bölgelerindeki karbon emisyonları üzerindeki çevresel etkisini mekânsal ekonometrik modeller kullanarak analiz etmektedir.

Özet

Bu çalışma, Çin'in altyapı odaklı doğrudan yabancı yatırımlarının (FDI), turizm gelişimi ve teknolojik yeniliğinin Kuşak ve Yol Girişimi (BRI) katılımcı ülkelerindeki karbon emisyonları üzerindeki çok yönlü etkisini ampirik olarak incelemeyi amaçlamaktadır. Toplu analizin ötesine geçerek, araştırma özellikle FDI ile turizm arasındaki sıkça göz ardı edilen sinerjik etkiyi inceliyor ve bu çevresel ilişkilerdeki önemli bölgesel heterojenlikleri inceliyor. Metodolojik olarak, çalışma, kesitsel bağımlılık ve eğim heterojenliği durumunda sağlam tahminler sağlamak için ikinci nesil panel veri tekniklerini kullanır. Analiz, hem kısa hem de uzun vadeli dinamikleri ayırt etmek için 2000-2020 verilerinde Kesitsel Otoregressif Dağıtılmış Gecikme (CS-ARDL) ve Ortak Korelasyona Etkisi Ortalama Grubu (CCEMG) tahmincilerini kullanmaktadır. Ana bulgular, FDI'nin karmaşık ve ikili bir rolünü ortaya koyuyor. Tam örneklemde ve Güneydoğu Asya ile Avrupa gibi bölgelerde karbon emisyonlarının azalmasıyla ilişkilendirilse de, Güney Asya ve MENA ülkelerinde emisyonları önemli ölçüde artırıyor. Kritik olarak, FDI ile turizm gelişimi arasındaki etkileşimin karbon emisyonlarını artırdığı bulunmakta olup, altyapı yatırımlarının turizmin çevresel ayak izini artırdığını göstermektedir. Ayrıca, teknolojik yenilik sürekli olarak emisyonları azaltıyor ve çalışma, tüm örneklerde Çevresel Kuznets Eğrisi (EKC) hipotezini doğrulamaktadır. Bu bulguların sonuçları politika yapıcılar için derin olup, herkese uyan tek bir yaklaşımın ötesine geçmenin gerekliliğini vurguluyor. Çalışmanın temel yeniliği, altyapı odaklı ÜCRET (BB) üzerine açıkça odaklanması, BRİ-turizm etkileşim etkisinin nicelendirilmesi ve BRI'nin çevresel mirasının tartışmalı ve bağlama bağlı doğasını ortaya koyan çığır açan bölgesel ayrıştırmasında yatmaktadır. Bu ayrıntılı analiz, BRI'yi sürdürülebilir kalkınma hedefine yönlendirmek için hedefli, bölgeye özgü politikalar oluşturmak için kritik bir kanıt tabanı sunmaktadır.

Giriş

Kuşak ve Yol Girişimi (BRI), Çin1 tarafından başlatılan devasa küresel kalkınma stratejisi, Asya, Afrika ve Avrupa 2'nin ekonomik ve altyapı manzarasını köklü biçimdeşekillendirmiştir. Altyapı odaklı doğrudan yabancı yatırımların (BRİ) ulaşım, enerji ve liman tesislerine eşi benzeri görülmemiş düzeyde yönlendirmesiyle, BRI'nin amacı bölgesel bağlantıyı güçlendirmeyi ve ekonomik büyümeyi teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Bu gelişmiş bağlantının kritik ama karmaşık bir sonucu, katılımcı ülkelerde turizm gelişimine önemli bir ivmesağlamıştır 3, bu da gelişmiş erişilebilirlik ve altyapıile desteklenmiştir 4. Ancak, altyapı yatırımı, turizm büyümesi ve ekonomik genişleme üçlüsü, özellikle karbon emisyonları açısından önemli çevresel sonuçlartaşır. Bu faktörler arasındaki etkileşimi anlamak, BRI'nin ekonomik hedeflerini Paris Anlaşması ve BM Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri gibi küresel sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu etmek için çok önemlidir. Bu araştırma, özellikle Çin'in altyapı odaklı FDI, turizm gelişimi ve teknolojik yeniliğinin BRI katılımcı ülkeleri bağlamında karbon emisyonları üzerindeki etkilerini incelemektedir.

Özellikle gelişmekte olan pazarlarda turizmin ekonomik kalkınma itici bir unsur olarak önemini kök süzen önemli bir literatürbulunmaktadır 7,8. Sektör, gelir getirdiği, girişimciliğin büyümesine katkıda bulunduğu ve işsizliği en aza indirdiği için hükümetler tarafından aktif olarak teşvikedilmektedir9. Sektör, uluslararası turist gelişlerinin öngörülmeyi aşarak yıllık milyarlarca gelir getirmesiyle küresel ölçekte güçlü bir büyüme göstermiştir; bu eğilim, iletişim teknolojisinin gelişmesi, değişen vize prosedürleri ve daha iyi turistik destinasyonlarla desteklenmiştir10. Aynı zamanda, bu büyümenin çevresel etkisi konusunda da sorgular var. Bir araştırma hattı, turizmin olumsuz etkisini vurguluyor ve bunu turizmin enerji tüketimi ile doğrudan ilişkili ve ulaşımla ilgili karbon emisyonlarıylailişkilendiriyor 12. Ayrıca, BRI kapsamındaki büyük altyapı projelerinin turizm sektörüne getirdiği fırsatlara rağmen, enerji talebi ve ekolojik bozulmalar nedeniyle büyük çevresel strese yol açtığı dabilinmektedir 13.

Ancak, mevcut literatür, bu çalışmanın ele almaya çalıştığı kritik eksiklikleri ortaya koymaktadır. Birincisi, turizm ile emisyonlar arasındaki genel bağlantı kabul edilse de, ampirik kanıtlar belirsiz kalır ve BRI'nin benzersiz, çok yönlü bağlamını sıklıkla hesaba katmıyor. İlişki monolitik değildir; Lojistik altyapı, siyasi istikrarsızlığa maruz kalma, çevre standartları ve iklim koşulları gibi birçok yerel faktör tarafından aracılık edilir14. İkincisi, literatürdeki rekabet eden bir anlatı, turizmin, özellikle ekoturizm ilkeleri ve yeşil politikalarla uyumlu olduğunda, bozulma yerine çevresel sürdürülebilirlik için bir araç olabileceğini önesürmektedir 15. Bu ikilik, önemli bir bilgi boşluğunu ortaya koyuyor: BRI çerçevesinde turizm hangi koşullarda emisyonları artırıyor veya azaltıyor? Üçüncüsü, altyapı odaklı FDI'nin rolü genellikle tek başınaincelenmektedir 16. FDI ile turizm gelişiminin sinerjik etkisi, yani FDI tarafından finanse edilen yeni havaalanları, yollar ve oteller doğrudan turist akışını mümkün kılıyor ve teşvik ediyor ve bunun çevre üzerindeki toplu etkisi iyi anlaşılmamaktadır. Bu araştırma, BRI'nin ekonomik iticilerinin çevresel etkilerinin incelikli ve kapsamlı bir analizini yürüterek bu boşlukları doğrudan ele almaktadır. Araştırmacılar, altyapı odaklı FDI, turizm geliştirme ve teknolojik yeniliğin karbon emisyonları üzerindeki özgül, birleşik etkisini inceleyerek geniş genellemelerin ötesine geçiyor. Bu çalışmanın katkıları üç boyutludur. İlk olarak, Belt and Road Girişimi'nin özel ve son derece ilgili bağlamında altyapı yatırımı, turizm ve karbon emisyonlarının birbirine bağlılığına dair yeni ampirik kanıtlar sunar. Araştırmacılar, turizm gelişimi ile FDI arasındaki etkileşimi açıkça modelleyerek, bu kombinasyonların çevresel baskıyı artıran veya hafifleten sinerjik bir etki yaratıp yaratmadığını ortaya çıkarırlar; bu boyut önceki çalışmalarda büyük ölçüde göz ardıedilmişti. İkinci olarak, bu araştırma CS-ARDL modeli uygulayarak ve ayrıntılı bir bölgesel analiz yaparak önemli bir metodolojik katkı sağlar. Bu, herkese uyan tek bir sonuçların ötesine geçmemizi ve bu ekonomik faaliyetlerin çevreyi nasıl etkilediği önemli bölgesel farklılıkları ortaya çıkarmamızı sağlar.

Literatür incelemesi

Turizm sektörü, özellikle gelişmekte olan pazarlarda ekonomik kalkınma için önemli bir katalizör olarak geniş çapta kabuledilmektedir 18. Ampirik çalışmalar, gelir sağlama, girişimciliği teşvik etme ve işsizliği azaltma kapasitesini tutarlı bir şekilde göstererek, dünya genelinde hükümetlerin sektör için destekleyici politikalar benimsemesine yolaçmıştır 19. Tarihsel veriler bu dinamik büyümeyi vurguluyor; sektör yıllık ortalama %5 büyüme oranını sürdürüyor ve uluslararası turist gelişlerinin 1,8 milyar20'yi aşması bekleniyor; bu projeksiyon, iletişim teknolojisindeki gelişmeler, gelişmiş turizm altyapısı ve sadeleştirilmiş vize düzenlemeleriyle desteklenen gerçek rakamlar tarafından sıklıkla aşılır21. Ancak, sektörün ekonomik büyümeye katkısı aynı değildir; başarısı lojistik altyapı, siyasi istikrar, çevresel standartlar ve iklim koşulları gibi karmaşık yerel faktörler dizisi tarafından aracılık edilir; bu da turizm odaklı büyümenin genel modellerinin genellikle yetersizolduğunu gösterir.

Turizmin yayılmasıyla paralel, ekonomik kalkınmanın çevresel etkileri de net bir şekilde ortaya çıkmış ve akademik söylem içinde ikili bir anlatı ortayaçıkmıştır 23. Bir literatür dalışı, turizm gelişimini artan enerji tüketimi ve ulaşımla ilgili karbon emisyonlarıyla sıkı bir şekilde ilişkilendirir ve sektörü çevresel bozulmaya önemli bir katkıcı olarakkonumlandırır. Bu özellikle, altyapı odaklı doğrudan yabancı yatırımlar (BY) yoluyla bağlantıyı artıran ve turizm ile ekonomik faaliyeti teşvik eden Çin'in Kuşak ve Yol Girişimi (BRI) gibi büyük ölçekli girişimler bağlamında önemlidir; bu girişimler altyapı odaklı yabancı yatırımlar (BY) aracılığıyla bağlantıyı artırır ve turizm ile ekonomik faaliyeti teşvik eder, ancak aynı zamanda artan enerji talebi ve ekolojik bozulma yoluyla önemli çevresel baskılaryaratır 25. Buna karşılık, rekabetçi bir akademik bakış açısı sürdürülebilir turizm potansiyelini vurgular; ekoturizm ve yeşil politikaların kirliliği azaltabileceğini ve uzun vadeli ekolojik sürdürülebilirliği sağlayabileceğini, böylece ekonomik büyümeyi çevresel korumayla uyumlu hale getirebileceğinisavunur. Bu ikilik, hem kirletici teknolojilerin hem de gelişmiş, çevre dostu yeniliklerin kaynağı olabilen ÜCRETİ rolüne de uzanır; bu da ÜCRETİN özellikle turizm büyümesini sağlayan altyapıya yönlendirilmesiyle daha da karmaşık hale gelen ampirik bir belirsizlikyaratır.

Turizm, yatırım ve çevre arasındaki karmaşık bağlantılar, moderatör faktörler ve teorik çerçeveler üzerine daha derin bir inceleme gerektirir28. Teknoloji yeniliği, yenilenebilir enerji ve yeşil teknolojilerin benimsenmesiyle ekonomik büyümeyi emisyonlardan ayırmak için kritik bir mekanizma olarak sıkçagösterilir 29. Ayrıca, Çevresel Kuznets Eğrisi (EKC) hipotezinin teorik temeli, ekonomik kalkınma ile çevresel bozulma arasındaki ilişkiyi test etmek için bir çerçeve sunar; emisyonların başlangıçta gelirle birlikte artabileceğini, sonraise 30'a düşebileceğini öne sürer. BRI'nin dönüştürücü potansiyeli, ekonomilerinin 2030 yılına kadar küresel GSYİH'nın yarısını oluşturabileceğini öne süren projeksiyonlarla, bu dinamikleri incelemek için kritik bir vaka çalışması halinegetiriyor 31. Ancak, literatürde önemli bir boşluk var: BRI'nin heterojen bölgelerinde altyapı odaklı FDI, turizm gelişimi ve teknolojik ilerlemenin karbon emisyonları üzerindeki birleşik etkisini aynı anda modelleyen incelikli, ampirik çalışmaların eksikliği (Şekil 1)32. Mevcut araştırmalar genellikle bu sürücüleri izole şekilde ele alır, sinerjik etkilerini ve bölgesel varyasyonlarını yakalayamıyor; bu boşluğu, hem ortak korelasyon etkilerini hem de kesitsel farklılıkları hesaba katan metodolojik bir yaklaşımla doldurmayıamaçlamaktadır 33.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma, Dünya Bankası'nın Dünya Kalkınma Göstergeleri (WDI) ve Çin Halk Cumhuriyeti Ticaret Bakanlığı (MOFCOM) dahil olmak üzere resmi kaynaklardan alınan kamuya açık ikincil makroekonomik verileri kullandı. Temel ham veriler Dünya Bankası (https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators) ve Çin Ticaret Bakanlığı (MOFCOM) tarafından kamuya açık olarak sunulmaktadır. Araştırmaya insan veya hayvan deneği dahil edilmedi. Bu nedenle, bu çalışma kurumsal inceleme kurulu (IRB) veya etik komitesi tarafından inceleme veya onay gerektirmemiştir.

Veri ve değişken yapısı

Bu araştırma, ülkelerdeki EKC'yi BRI ile birlikte analiz etmekte ve Çin'in dış FDI stokları ile karbon emisyonları arasındaki korelasyonu incelemektedir. Genel olarak, ekonomik faaliyetin çevre üzerindeki etkileri üç kategoriye ayrılabilir: yazarların Teknoloji İnovasyonu (TI) etkisi, endüstriyel bileşim etkisi ve ekonomik ölçek etkisi olarak adlandırılan etkileri kapsar. Bu nedenle, çalışmanın ana özelliklerinin yanı sıra, yazarlar bu kritik özellikleri de yansıtmaktadır. Aşağıda bu korelasyonun algısı verilmiştir:

Denklem 1(1)

Bu modelde, çeşitli ekonomik göstergeleri temsil etmek için birkaç değişken kullanılır. Bunlar şunları içerir:

CO2: karbon emisyonları, TD: Çin'in Kuşak ve Yol Girişimi ülkelerindeki dış dış doğrudan yatırım stokları, TI: TD endeksleri, GSYİH: gayri safi yurtiçi hasıla, SQDP: GSYİH'nın kareleri (Çevresel Kuznets Eğrisi'ni belirtmek için kullanılır) ve IVA: endüstriyel katma değer.

Model, ülke sayısını belirtmek için bir alt simge ve zamanı belirtmek için ε{it} alt simgesi kullanır. Modeldeki parametreler β{1} + β{2} + β{3} + β{4} + β{5} + β{6} ve β ile temsil edilir{7} μ{i} terimi, kesitsel bir faktör olan ε{it}'i ifade eder ve hatalı ifadeyi temsil eder.

BRI, Çin ile diğer katkı sağlayan ülkeler arasındaki iletişimi önemli ölçüde geliştirmiş ve bu da enerji kullanımı, mali büyüme ve çevresel koşulları önemli ölçüde etkilemiştir. Çin hükümetinin Paris Anlaşması (2015) ve 2030 Sürdürülebilir Hedefleri doğrultusunda yeşil BRI'yi geliştirmek için attığı adımlar arasında teknolojik avantajların yayılması ve verimli, çevre dostu enerji altyapısının geliştirilmesiyer almaktadır34. Gu veZhou 35 , ilgili BRI'de 16 GW kurulu kapasiteye sahip yakın zamanda inşa edilen temiz enerji projelerini inceledi ve sera gazı emisyonlarını 49 metrik ton azalttı, bu yaklaşımları tekrar doğruladı. Ayrıca, Li ve ark.36 , Kuşak ve Yol Girişimi'nin ev sahibi ülkenin güç etkinliğini ve ekonomik kalkınmasını güvenilir enerji ve lojistik tesisler inşa ederek artırdığını öne sürdü. Ancak, Çin'in FDI'si, artan enerji ve doğal kaynak talepleri nedeniyle ev sahibi ülkelerdeki ekolojik sorunları daha da kötüleştiriyor. Bu gerekçeye bağlı olarak, Çin'in yurtdışındaki doğrudan yabancı yatırımlarının çeşitli yerlerde hem faydalı hem de zararlı karbon emisyonları üzerinde etkisi olabileceği öngörülmektedir:

Denklem 7

Son çalışmada, Bekun ve ark.37 , turizm gelirlerinin daha düşük emisyonlara katkıda bulunduğu, ancak ziyaretçi gelişlerinin tam tersi bir etki yarattığı hipotezini incelemiştir. Ayrıca, bilimsel çalışmaların sentezi (bkz. Tablo 1) turistik değişkenlerin belirli çevresel sonuçlara yol açtığını vurguladı. Bu duruma uymak için, bu araştırma öznel önyargıyı ortadan kaldırmaya yardımcı olan birikmiş bir turistik katılım göstergesi uygular. Genel turizm işletme göstergesi, CO2 üzerinde olumlu veya zararlı bir etkiye sahip olabilir.

Denklem 8

Artan bağlantı, rekabete karşı daha az engel (hem insanlar hem de mallar dahil), daha hızlı sevkiyatlar ve BRI üye ülkeler arasındaki altyapı iyileştirmesinin turizm endüstrisinin genişlemesini teşvik etmesiyle karşılaştırıldığında, turizm ekonomisinin doğası gereği çevresel kalite üzerinde kritik bir etki yaratabilir; bu da avantajlı olabilir.

Denklem 9

Ekonomik faaliyetin temel doğası göz önüne alındığında, daha fazla enerji ve yakıt tüketimi ve bu da CO2'nin artmasına yol açarak gereklidir. Bununla birlikte, ekolojik dostu ürünler ve prosedürler yaratmak için teknik gelişmeler ile enerji tedarikindeki yenilik odaklı değişiklikler, çevresel sürdürülebilirliği önemli ölçüde etkileyebilir. TI, bu şekilde karbondioksit emisyonlarını azaltır.

Denklem 10

EKC teorisi, ekonomik büyümenin enerji tüketiminin artmasıyladesteklenir; bu da emisyon seviyelerini artırır, ancak ekonomideki gelişim kare karbondioksit emisyonlarını azaltır.

Denklem 11

Ev sahibi ülkelerin karbondioksit emisyonlarını etkileyen önemli unsurlardan biri, bu ülkelerin ticari yapısıdır (Tablo 2). IVA, komşu BRI ülkelerinde artan sanayi önemi nedeniyle CO2 emisyonları üzerinde olumlu bir etki yaratabilir39.

Denklem 12

Veri kaynağı ve örnek seçimi

BRI ülkelerinin önemi, dünyanın GSYİH'sının %30'unu, nüfusunun %64'ünü, topraklarının %39'unu, ticaretinin %35'ini, enerji üretiminin %50'sini veCO2 emisyonlarının %54'ünü temsil ettikleri varsayımına dayanır. Bu verilere ek olarak, BRI bölgesi Çin'deki FDI'de büyük bir büyüme yaşamış ve bu da onu dünya genelinde en etkili iş birliğiplatformu yapmıştır 40. Sonuç olarak, yazarlar 2000-2020 yılları arasında seçilmiş 2 (54) Belting ve Roads düğümü ülkesinde Çin'in dış dış doğrudan yabancı yatırımı TD ve TI'nin ekolojik etkilerini araştırmaktadır. Bunu yapmak için makale,CO2 emisyonları (metrik tonlar), Çin'in dışa çıkış doğrudan yatırım stokları (sabit 2010 ABD doları), TD göstergesi (daha fazla bilgi için bkz. Tablo 3) ve toplam indeks (TI), toplam patent miktarı (sakinler ve göçmenler için), GSYİH (sürekli 2011 ABD Doları) verilerini kullanır. ve imalat değerleri (GSYİH'nın %'si). Diferansiyel özellikler problemi çözülürken tutarlı bir test istatistiği sağlamak çok önemlidir çünkü bu faktörler çeşitli ölçüm birimleri gösterir. Önceki araştırmaları göz önünde bulundurarak, yazarlar tüm yönleri regresyon modeline dönüştürdüler; bu model, verilerin yorumlanmasını kolaylaştıran elastikiyet şeklinde sonuçlar üretti. Çin Ekonomi ve Ticaret Bakanlığı'ndan alınan Çin dış doğrudan yabancı yatırım sermayesinin yanı sıra, bu faktörlere dair bilgiler Dünya Kalkınma Endeksi'nden (WDI) alınmıştır.

TD indeksi

Turizm çalışmalarında turizm faaliyetlerini tanımlamak için birçok ölçüt kullanılır. Turizmgelirleri 41, turist harcamaları Pata ve Balsalobre-Lorente42 ve girişverileri 43 veriler kapsamlı turizm talebini nicelendirmek için kullanılmıştır. Bu turistik modellerin birkaç dezavantajı vardır çünkü kirleticiler arasındaki bağlantının sadece bir kısmını oluştururlar. Bu üç turistik değişken çok kollineardır ve birleşik bir çerçevede birlikte kullanılırlarsa, çoklu kollinearlık sorunu ortaya çıkabilir; Meng ve ark.44'e göre, PCA tüm turizm değişkenlerinden oluşan ortak dalgalanmaları benzersiz bir birikmiş puana dönüştürür. Bu turistik metrikler, çok kritik verileri birleştirerek ayırt edici bir bileşik gösterge oluşturulmasına yardımcı olan WDI veri setinden alınmıştır.

TD indeksi PCA ile

Turizm Gelişimi (TD) endeksi, üç yüksek korreleli turizm değişkenini (uluslararası turizm gelirleri, harcamaları ve gelişler) tek bir bileşik puanda birleştirmek için Ana Bileşen Analizi (PCA) kullanılarak oluşturulmuştur. Verilerin PCA için uygunluğu ilk olarak iki standart testle doğrulandı. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) örnekleme yeterliliği ölçümü, önerilen 0,6 eşiğini aşarak 0,723 değeri verdi; bu da korelasyon desenlerinin kompakt olduğunu ve bu nedenle faktör analizine uygun olduğunu gösteriyor. Ayrıca, Bartlett'in Küresite Testi istatistiksel olarak anlamlıydı (p < 0.001), bu da korelasyon matrisinin bir kimlik matrisi olmadığını ve değişkenlerin PCA için yeterli korelasyona sahip olduğunu doğruladı. Kaiser kriterine (özdeğer > 1) göre yalnızca ilk ana bileşen korundu. Bu bileşen, üç turizm değişkeninde toplam varyansın %81'inden fazlasını tatmin edici şekilde açıkladı. Üç değişkenin de çarpanların yüklenmesi pozitif ve yüksekti, bu da nihai indeksin hesaplanmasında dengeli bir ağırlık desteği oluşturuyordu. Ortaya çıkan TD endeks puanları örneklem için -0.681 ile 5.157 arasında değişti; daha düşük bir değer daha düşük turizm gelişim seviyesini, daha yüksek bir değer ise BRI ülkeleri arasında daha yüksek turizm gelişimini gösteriyor.

Analitik çerçeve

Araştırmacılar, analize iki temel panel veri özelliğini test ederek başladılar: ülkeler arasında birbirine bağlılığı gösteren kesitsel bağımlılık (CSD) ve değişken ilişkilerin ülkeler arasında farklı olduğunu gösteren eğim heterojenliği (SH). Bu özelliklerin doğrulanması kritik bir ilk adımdı, çünkü doğru sonuçlar için özel ikinci nesil ekonometrik testlerin kullanılmasını gerektiriyordu.

Kesitsel bağımlılık (CSD) ve eğim heterojenliği (SH)

Eğimli değişkenlik ve kesitsel bağımlılık varsayımı, ikinci nesil (SGN) birim kökü (UR; CS ek IPS UR testi dahil) ve ortak entegrasyon testleri ile faktörün entegrasyon sırasına ilerlemeden önce doğrulamayı gerekli kılmaktadır. Ekonomideki değişiklikler, bankacılık çöküşü, küreselleşme, telif haklarının birbirine bağlı olması ve görsel ve fark edilmeyen ortak unsurların eksikliği nedeniyle finansal ve para projelerindeki hızlı dalgalanmalar nedeniyle, veri serileri kaçınılmaz olarak CSD sorununu ortaya çıkarmaktadır. UR ve birlikte entegrasyon testlerini kullanmadan önce, CSD ortaya çıkan sorunları çözmek için en etkili yöntemi seçmemizi sağlar. Araştırma, CSD'yi doğrulamak için Tang ve ark.45'e dayanan daha gelişmiş bir yaklaşım olan CD testini kullandı. Ayrıca, makale Zhuang ve ark.46, SH testini benimsemektedir; bu, panel47'de CSD'ye izin vermeyen SURE gibi geleneksel heterojenlik analizlerinden daha iyidir. Eğim heterojenliği analizi formülleri aşağıdaki gibidir:

Denklem 13(2)

Denklem 14(3)

Birim kök testi (URT)

Bir diğer aşama olarak, CSD ve eğim heterojenliği doğrulandıktan sonra entegrasyon sırasını sağlamak için doğru birim kök deneylerinin kullanılmasıdır. Tüm faktörler için entegrasyon sırası, kesitsel olarak artırılmış Dickey-Fuller (CADF) ve kesitsel olarak geliştirilmiş IPS (CIPS) modelleri tarafından belirlenir. Birinci nesil test ilk iki URT'dir, SGN analizleri ise üçüncü URT'dir; çünkü değişken birim kökleri hesaplanırken CSD'ye izin verir, CIPS daha iyidir. Geleneksel panel ünite kök testleri, CSD bulunduğunda yanlış sonuçlar verir. Buna rağmen, mevcut araştırmalar nesnel ve tutarlı tahminler için temel ve gelişmiş birim kök testleri kullanmaktadır. Aşağıda CIPS denklemi yer almaktadır:

Denklem 15(4)

Aşağıdaki Denklem, farklı bölümler arasındaki ortalamayı belirtmek için sembolü kullanır.

Denklem 17(5)

CIPS istatistiksel testleri şunlardır:

Denklem 18(6)

Panel kointegrasyon testleri

Yazarlar, CDS, eğim heterojenliği ve varyasyon durağanlık seviyesi doğrulandıktan sonra karbondioksit emisyonları ile nedenleri (Çin'in dış gidişlik FDI, TD, TI ve ekonomik genişleme dahil) arasındaki ortak entegrasyon bağlantısını tahmin ederler. Araştırma, yanlış faktörler kesitlere bağlı olduğunda ve paneller çeşitli olduğunda gerçekçi tahminler veren panel koentegrasyon yaklaşımını kullanarak bunu yapmaktadır. Bu test, CSD ve yapısal bozulmalar dikkate alınırken tipik eleman kısıtlamaları getirmediğinden, birinci nesil koentegrasyon testlerine göre tercih edilir. Ayrıca, gözlemlenmeyen heterojenlik, sabit etki modelleri ve enstrümantal değişkenler kullanan geleneksel panel tahmin yöntemleri, sabit varyansın CSD'sini dikkate almaz ve bu da yanlış tahminlere yol açar. İkinci nesil koentegrasyon testinin aksine, panel koentegrasyon tekniği, her kesit için çeşitli noktalarda yapısal kırılmaları ele alır; ayrıca CSD, SH ve yanlış ifadelerin seri korelasyonuna da yer alır. Makalede koentegrasyon testi yer almaktadır. Yapısal çöküş ve paradigma değişiklikleri gerçek değerleri etkiler. Bu analiz, kirlilik, seviye bozması veya paradigma değişikliği olmadan birlikte entegrasyon tahminleri sağlar (Tablo 4).

Kesitsel olarak artırılmış otoregressif dağıtık gecikmeler

Yazarlar artık sera gazları ile onların sürücüleri arasındaki uzun vadeli bağlantının deneysel değerlendirmelerini değerlendirebilirler. Geleneksel tahmin modeli, kesitsel kararlılığı varsayar, ancak ilk araştırmalarda durum böyle değildir. Karbon kirliliği miktarının, kesitsel hata terimlerine bağımlılığı tetikleyen görünmeyen ilgili değişkenler tarafından kontrol edildiği göz önüne alındığında, bu inanılmaz bir hipotezdir. Çin'in dış FDI'sinin eşitsiz ve ani artışı ile finansal ve siyasi çerçevelerdeki değişiklikler gibi çeşitli faktörler, Kuşak ve Yol programına kesitler arası bağımlılığa kavramsal güvenilirlik katıyor. Bunun nedeni, doğal özelliklerin, regresyon analiziyle bağlantılı görünmeyen ilgili değişkenlerin varlığıyla bozulabilir. CS-ARDL tahmini, kesit bağımlılığı ve eğim heterojenliği sorununa en iyi çözümü sunar. CS-ARDL yönteminin bu endişeleri ele almak için kullandığı dinamik ortak ilişkili etkiler stratejisi önerin. Bu bizi CS-ARDL formülünün aşağıdaki türemine götürür:

Denklem 19(7)

Basit otoregresif dağıtık gecikmeler (ARDL) modelleri, yukarıda Denklem (7)'de gösterilen doğrusal fonksiyona sahiptir; Yazarlar bu formüle devam ederse, kesitsel bağımlılıklar olup olmadığına bağlı olarak karışık sonuçlar alırlar. (7) denklemi, kesitler üzerinde ortalamayla Denklem (8)'i elde etmek üzere genelleştirilir. Kesitsel bağımlılık dikkate alındığında kesitleşme etkisi yalnızca vardır ve bu prosedür, potansiyel olarak yanıltıcı varsayımı ortadan kaldırmaya yardımcı olacaktır.

Denklem 20(8)

Burada Xt-1 = (CO2i,t–1, Zi,t–1) bağımlı ve bağımsız değişkenlerin ortalaması olarak düşünülebilir, Pw,P z,P x Her parametre içindeki tüm gecikmeleri tanımlayın. CO2i,t, Karbondioksit emisyonları (tCO2) bağımlı değişkene örnektir, Zi,t ise tüm farklı faktörleri içeren bir vektördür. Kesitsel ortalamalar (zaman dummy veya desen değişkenleri dahil) X ile gösterilir ve bu ortalamaların dalgalanma etkilerinden kaynaklanan CSD'yi önlemek için nasıl kullanılabileceğini gösterir. CS-ARDL, uzun vadeli katsayıları hesaplamak için kısa vadeli katsayıları girdi olarak kullanır. Ortalama sayı tahmincisi ve uzun vadeli katsayı için.

Denklem 26(9)

Ortalama grup şu şekilde verilir:

Denklem 27(10)

Kısa vadeli katsayılar şu şekilde tahmin edilir:

Denklem 28(11)

Burada,

Denklem 29(12)

Denklem 30(13)

 Denklem 31(14)

 Denklem 32(15)

Bir bozulma veya sabit dengeye ulaşmak için gereken zaman diliminde, CS-ARDL'ler için hata düzeltme prosedürleri, uzun süreli dengeye doğru değişiklik hızını belirleyen organize bir ortalama panele benzerdir.

Dayanıklılık tahmincileri

Geleneksel tahmin yöntemleri, bu komitenin eğim heterojenliği ve varyans ayrıştırmasının kabul ettiği varlığına son derece karşı çıkmaktadır. Ayrıca, araştırma benzer şeyleri doğrulamak için Pesaran tarafından belirlenen Sıradan Bağlı Etki Ortalama Panel ölçümünü kullanıyor. CSD, heterojenlik, endojenlik ve durağanlık olmadan bile CCEMG etkili şekilde kullanılabilir (Tablo 5). Ayrıca, özellikle kesitsel bölünmelerle ilgili korelasyon sorunları da vardır. Aşağıda CCEMG formülü yer almaktadır:

Denklem 33(16)

Granger nedenselliği

Granger nedenselliği, makalenin bileşenlerini ve olası katkı ilişkisini analiz etmek için kullanılır. Temel varsayımları nedeniyle, bu yöntem çeşitli ekranlarda daha iyi çalışır. Değişkenler arasındaki nedensellik hipotezine karşı, DH çoklu regresyon analizinin null hipotezi, nedenselin olmadığıdır. Aşağıda DH Granger nedensellik testinin pratik yapısının bir açıklaması yer almaktadır:

Denklem 34(17)

Otoregressif bir model için, tahmin cihazı j ile gösterilir ve otoregressif değişkenler βj(j) ile temsil edilir

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Sunulan sonuçlar, kesitsel olarak artırılmış otoregresif dağıtılmış gecikme (CS-ARDL) tekniğinin karmaşık, gerçek dünya ekonomik ilişkilerini yakalamadaki faydasını etkili bir şekilde göstermektedir (Şekil 2). Örneğin, Doğrudan Yabancı Yatırımın (FDI) karbon emisyonları üzerindeki uzun vadeli farklı etkisi bazı bölgelerde (örneğin Güneydoğu Asya) negatif, bazılarında, örneğin Güney Asya'da olumludur ve bu da CS-ARDL modelinin özellikle yönetmek üzere tasarlanmış eğim heterojenliğini örnek gö...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu ampirik çalışmanın sonuçları, Kuşak ve Yol Girişimi çerçevesinde ekonomik entegrasyonun olası çevresel etkisi hakkında zengin ve incelikli bir hikaye sunar ve literatürü tanımlayan basit ikilikleri aşmaktadır. Eğim heterojenliği ve kesitsel bağımlılığın test edilmesi, en başta metodolojik bir incelik olarak değil, temel bir nokta olarak sunulmalıdır; FDI, turizm, teknoloji ve karbon emisyonları arasındaki ilişkilerin BRI ülkeleri arasında homojen olmadığı ve mekânsal ile ekonomik karş...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Tüm yazarlar çıkar çatışması belirtmemektedir.

Teşekkürler

Bu araştırma çalışması için herhangi bir fon alınmadı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Nedensellik AnaliziHeterojen Panel Granger nedensellik testi, Dumitrescu ve Hurlin tarafından (2012)Değişkenler arasındaki nedensel ilişkilerin yönünü belirlemek için (örneğin, FDI Granger CO2 emisyonuna neden olur mu?).
Kesitsel Bağımlılık (CSD) TestiPesaran (2015) Kesitsel Bağımlılık (CD) testiPanel birimlerinin hata terimleri arasında kesitsel bağımsızlığın sıfır hipotezini tanısal olarak test etmek.
FDI-TD Etkileşim TerimiFDI ve Turizm Kalkınma (TD) endeks serisinin ürünü olarak hesaplanmıştır.Altyapı odaklı ÜCRETİN, turizm gelişimi ile karbon emisyonları arasındaki ilişki üzerindeki sinerjik veya ılımcılaştırıcı etkisini yakalamak.
Doğrudan Yabancı Yatırım (FDI) VerileriÇin Halk Cumhuriyeti Ticaret Bakanlığı (MOFCOM)Çin'in Kuşak ve Yol Girişimi (BRI) ülkelerine giden dış gidişat stoklarına dair veri kaynağı.
Uzun Vadeli ve Kısa Vadeli TahminKesitli Otoregressiv Dağıtılmış Gecikme (CS-ARDL) modeliBağımsız değişkenlerin CO2 emisyonları üzerindeki etkisi için hem kısa hem uzun vadeli katsayıları türeten birincil tahmin yapısıdır; CSD ve heterojenliği de hesaba katmaktadır.
Makroekonomik Panel VerileriDünya Bankası, Dünya Kalkınma Göstergeleri (WDI)CO2 emisyonları, GSYİH, Endüstriyel Katma Değer (IVA) ve turizm metrikleri (varışlar, gelirler) verilerinin birincil kaynağı.
Panel Ortak Entegrasyon TestleriWesterlund ve Edgerton (2008) yapısal kırılmalarla birlikte entegrasyon testiDeğişkenler arasında uzun vadeli bir eşbütünleşme ilişkisinin varlığını test etmek, CSD ve yapısal kırılmaları hesaba katmak.
Dayanıklılık Kontrolü TahmincisiOrtak Korelasyon Etki Ortalama Grubu (CCEMG)CS-ARDL modelinden elde edilen uzun vadeli katsayıların sağlamlığını kontrol etmek için kullanılan alternatif bir tahmin cihazı.
İkinci Nesil Birim Kök TestleriKesitsel Artırılmış Dickey-Fuller (CADF) ve Kesitsel Artırılmış IPS (CIPS)Kesitsel bağımlılık varlığında değişkenlerin (CO2, FDI, TD, TI, GDP, IVA) entegrasyon sırasını belirlemek.
Eğim Heterojenliği (SH) TestiPesaran ve Yamagata (2008) Delta ve Delta-modifiye testleriPaneldeki kesitler boyunca homojen eğimlerin sıfır hipotezini tanısal olarak test etmek.
Kare GSYİH (SQGDP)Kişi başına GSYİH'nin (veya toplam GSYİH) serisinin karesi olarak hesaplanır.Modelde Çevresel Kuznets Eğrisi (EKC) hipotezinin varlığını ampirik olarak test etmek.
İstatistiksel Yazılım PaketiProtokolde belirtilmemiş, ancak analiz için gereklidir (örneğin, Stata, R, EViews)Tüm ekonometrik testlerin ve tahminlerin (CSD, SH, birim kök, koentegrasyon, CS-ARDL, CCEMG, nedensellik) veri yönetimi, değişken oluşturma ve yürütülmesi için platform.
Teknoloji İnovasyonu VerileriDünya Bankası, Dünya Kalkınma Göstergeleri (WDI)Teknoloji İnovasyonu (TI) endeksinin oluşturulmasında kullanılan patent verilerinin (yerleşik ve yerleşik olmayan) kaynağı.
Turizm Gelişimi (TD) EndeksiAna Bileşen Analizi (PCA) turizm gelişleri, gelirleri ve harcamalarına uygulanmıştır.Genel turizm faaliyetlerini kapsayan ve çoklu kollineerliğin bireysel turizm metriklerini kullanmasını engelleyen tek, bileşik bir endeks oluşturmak.

Kaynaklar

  1. Zhuang, Y., Yang, S., Razzaq, A., Khan, Z. Environmental impact of infrastructure-led Chinese outward FDI, tourism development and technology innovation: a regional country analysis. J Environ Plan Manag. 66 (2), 367-399 (2022).
  2. Li, L., Zhou, H. The Impact of Foreign Direct Investment on Carbon Emissions in Economies Along the Belt and Road. Sustainability. 17 (13), 5905(2025).
  3. Mahadevan, R., Sun, Y. Effects of foreign direct investment on carbon emissions: Evidence from China and its Belt and Road countries. J Environ Manag. 276, 111321(2020).
  4. Li, L., Wang, Y. The Impact of Coordinated Two-Way FDI Development on Carbon Emissions in Belt and Road Countries: An Empirical Analysis Based on the STIRPAT Model and GMM Estimation. Sustainability. 17 (19), 8640(2025).
  5. Sun, S., Xie, Y., Li, Y., Yuan, K., Hu, L. Analysis of dynamic evolution and spatial-temporal heterogeneity of carbon emissions at county level along "the belt and road" a case study of northwest China. Int J Environ Res Public Health. 19 (20), 13405(2022).
  6. Lin, X., Chandran Govindaraju, V. R., Baskaran, A. Impact of the Belt and Road Initiative on China's Inward and Outward FDI and Investment Coordination Synergy. SAGE Open. 15 (4), 21582440251386683(2025).
  7. Wu, Y., Hu, C., Shi, X. Heterogeneous effects of the belt and road initiative on energy efficiency in participating countries. Energies. 14 (18), 5594(2021).
  8. Sen, H., Weerawansa, S. R. S. D. K. Heterogeneous Impact of the Belt and Road Initiative on Economic Growth in South Asian Countries: An Empirical Study Based on Trade, Investment and Debt-systemic Literature Review. DoE-UoC Working Paper. , (2025).
  9. Kor, S., Qamruzzaman, M. Decoding the environmental synergy in BRI nations: analyzing the influence of renewable energy adoption, financial evolution, FDI, and capital resilience on sustainability. Int J Energy Econ Policy. 14 (3), 582-599 (2024).
  10. Ullah, A., Kui, Z., Pinglu, C., Sheraz, M. Effect of financial development, foreign direct investment, globalization, and urbanization on energy consumption: Empirical evidence from Belt and Road initiative partner countries. Front Environ Sci. 10, 937834(2022).
  11. Yuan, W., Sun, H., Chen, Y., Xia, X. Spatio-Temporal evolution and spatial heterogeneity of influencing factors of SO2 Emissions in Chinese cities: fresh evidence from MGWR. Sustainability. 13 (21), 12059(2021).
  12. Huang, Y., Rahman, S. U., Meo, M. S., Ali, M. S. E., Khan, S. Revisiting the environmental Kuznets curve: assessing the impact of climate policy uncertainty in the Belt and Road Initiative. Environ Sci Pollut Res. 31 (7), 10579-10593 (2024).
  13. Lingyan, M., et al. Asymmetric impact of fiscal decentralization and environmental innovation on carbon emissions: Evidence from highly decentralized countries. Energy Environ. 33 (4), 752-782 (2022).
  14. Shaikh, S. S., Amin, N., Song, H. Carbon dynamics: A holistic analysis of FDI, trade liberalization, urbanization, economic growth, and effects on CO2 emissions in South Asia. Energy Environ. , (2024).
  15. Liu, H., Zhu, Q., Khoso, W. M., Khoso, A. K. Spatial pattern and the development of green finance trends in China. Renew Energy. 211, 370-378 (2023).
  16. Osabuohien-Irabor, O., Drapkin, I. M. The spillover effects of outward FDI on environmental sustainability in developing countries: exploring the channels of home country institutions and human capital. Environ Dev Sustain. 26 (8), 20597-20627 (2024).
  17. You, X., et al. Can collaborative innovation constrain ecological footprint? Empirical evidence from Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, China. Environ Sci Pollut Res. 29 (36), 54476-54491 (2022).
  18. Wang, B., Liu, Y. Does the Belt and Road Initiative affect the energy intensity of countries along the route? An analysis of the direct and indirect effects. J Environ Plan Manag. 67 (7), 1583-1601 (2024).
  19. Wang, Q., Wei, M., Wang, N., Chen, Q. The impact of human capital and tourism industry agglomeration on China's tourism eco-efficiency: An analysis based on the undesirable Super-SBM-ML model. Sustainability. 16 (16), 6918(2024).
  20. Li, B., Chang, J., Guo, J., Zhou, C., Ren, X., Liu, J. Do green innovation, ICT, and economic complexity matter for sustainable development of BRI economies: moderating role of higher education. Environ Sci Pollut Res. 30 (20), 57833-57849 (2023).
  21. Yao, M. C., Zhang, R. J., Dong, H. Z. Analysis of the spatiotemporal convergence effect and influencing factors of industrial green technology innovation efficiency in the Yangtze River Economic Belt in China. J Knowl Econ. 16 (2), 9430-9465 (2025).
  22. Zhang, X., Zhang, N., Wang, S., Dong, J., Pan, X. Spatiotemporal Evolution and Influencing Factors of Carbon Emission Efficiency in Western Valley Cities in China. Sustainability. 17 (11), 5025(2025).
  23. Xu, R., Chen, G. Does China's outward direct investment decrease carbon intensity in ASEAN countries? Evidence from CS-ARDL model analysis. Int J Clim Chang Strateg Manag. 17 (1), 531-546 (2025).
  24. Wenlong, Z., et al. Impact of energy efficiency, technology innovation, institutional quality, and trade openness on greenhouse gas emissions in ten Asian economies. Environ Sci Pollut Res. 30 (15), 43024-43039 (2023).
  25. Zhang, C., Tian, L., Zhen, Z. The impact of green behavior on spatial heterogeneity of city green development-the case of Yangtze River Delta city cluster. Environ Dev Sustain. , 1-28 (2024).
  26. Su, L., Wang, Y., Yu, F. Analysis of regional differences and spatial spillover effects of agricultural carbon emissions in China. Heliyon. 9 (6), e16752(2023).
  27. Kanval, N., Ihsan, H., Irum, S., Ambreen, I. Human capital formation, foreign direct investment in lows, and economic growth: A way forward to achieve sustainable development. J Manag Pract Humanit Soc Sci. 8 (3), 48-61 (2024).
  28. Bashir, M. A., Dengfeng, Z., Bashir, M. F., Rahim, S., Xi, Z. Exploring the role of economic and institutional indicators for carbon and GHG emissions: policy-based analysis for OECD countries. Environ Sci Pollut Res. 30 (12), 32722-32736 (2023).
  29. Xiao, W., Xue, Q., Yi, X. Does the Belt and Road Initiative promote international innovation cooperation. Humanit Soc Sci Commun. 10 (1), 1-12 (2023).
  30. He, Z. The spatial disequilibrium and influencing factors of carbon emissions in the Yangtze River Economic Belt based on nighttime light data. Humanit Soc Sci Commun. 12 (1), 1-13 (2025).
  31. Topaloglu, E. E., Balsalobre-Lorente, D., Nur, T., Ege, I. The Relevance of Financial Development, Natural Resources, Technological Innovation, and Human Development for Carbon and Ecological Footprints: Fresh Evidence of the Resource Curse Hypothesis in G-10 Countries. Sustainability. 17 (6), 2487(2025).
  32. Hu, H., Jernej, P. Exploring the Impact of the Belt and Road Initiative on Sustainable Development Goals 8 and 9: Insights from Four European Union Countries. Sustain Dev. , 1-23 (2025).
  33. Jiang, H., et al. Industrial carbon emission efficiency of cities in the pearl river basin: Spatiotemporal dynamics and driving forces. Land. 11 (8), 1129(2022).
  34. Zhou, R., Abbasi, K. R., Salem, S., Almulhim, A. I., Alvarado, R. Do natural resources, economic growth, human capital, and urbanization affect the ecological footprint? A modified dynamic ARDL and KRLS approach. Resour Policy. 78, 102782(2022).
  35. Gu, A., Zhou, X. Emission reduction effects of the green energy investment projects of China in belt and road initiative countries. Ecosyst Health Sustain. 6 (1), 1747947(2020).
  36. Li, X., Chalvatzis, K. J., Pappas, D. Life cycle greenhouse gas emissions from power generation in China's provinces in 2020. Appl Energy. 223, 93-102 (2018).
  37. Bekun, F. V., Bright, A. G., Ruth, O. B., Edmund, N. U. Tourism-induced emission in Sub-Saharan Africa: A panel study for oil-producing and non-oil-producing countries. Environ Sci Pollut Res. 27, 41725-41741 (2022).
  38. Kaika, D., Efthimios, Z. The Environmental Kuznets Curve (EKC) theory Part A: Concept, causes and the CO2 emissions case. Ener Policy. 62, 1392-1402 (2013).
  39. Abdo, A. B., et al. The influence of FDI on GHG emissions in BRI countries using spatial econometric analysis strategy: the significance of biomass energy consumption. Environ Sci Pollut Res. 36, 54571-54595 (2022).
  40. Du, J., Zhang, Y. Does one belt one road initiative promote Chinese overseas direct investment. China Econ Rev. 47, 189-205 (2018).
  41. Spalding,, et al. Mapping the global value and distribution of coral reef tourism. Mar Policy. 82, 104-113 (2017).
  42. Pata, U. K., Balsalobre-Lorente, D. Exploring the impact of tourism and energy consumption on the load capacity factor in Turkey: a novel dynamic ARDL approach. Environ Sci Pollut Res. 29 (9), 13491-13503 (2022).
  43. Sun, Y. Y., Cadarso, M. A., Driml, S. Tourism carbon footprint inventories: A review of the environmentally extended input-output approach. Ann Tour Res. 82, 102928(2020).
  44. Meng, W., Xu, L., Hu, B., Zhou, J., Wang, Z. Reprint of: Quantifying direct and indirect carbon dioxide emissions of the Chinese tourism industry. J Clean Prod. 163, S401-S409 (2017).
  45. Tang, C., Irfan, M., Razzaq, A., Dagar, V. Natural resources and financial development: Role of business regulations in testing the resource-curse hypothesis in ASEAN countries. Resour Policy. 76, 102612(2022).
  46. Zhuang, Y., Yang, S., Razzaq, A., Khan, Z. Environmental impact of infrastructure-led Chinese outward FDI, tourism development and technology innovation: a regional country analysis. J Environ Plan Manag. 66 (2), 367-399 (2022).
  47. Mrabet, Z., Alsamara, M., Saleh, A. S., Anwar, S. Urbanization and non-renewable energy demand: A comparison of developed and emerging countries. Energy. 170, 832-839 (2019).
  48. Westerlund, J., Edgerton, D. L. A simple test for cointegration in dependent panels with structural breaks. Oxford Bullet Econ Stat. 5, 665-704 (2008).
  49. Pedroni, P. Panel cointegration techniques and open challenges. Panel Data Economet. , 251-287 (2019).
  50. Zubair, A. O., Samad, A. R. A., Dankumo, A. M. Does gross domestic income, trade integration, FDI inflows, GDP, and capital reduces CO2 emissions? An empirical evidence from Nigeria. Curr Res Environ Sustain. 2, 100009(2020).
  51. Zaghdoud, O. Environmental Degradation, Renewable Energy, Technological Innovation, and Foreign Direct Investment as Determinants of Tourism Development in Tunisia: An Autoregressive Distributed Lag-Fully Modified Ordinary Least Squares Analysis. Economies. 13 (11), 327(2025).
  52. Dobrowolska, B., Tomasz, D., Anetta, K. M. Institutional quality and its impact on FDI inflow: Evidence from the EU member states. Comp Econ Res Central Eastern Eur. 24 (4), 23-44 (2021).
  53. Jabeen, S., et al. Examining the nexus between technological innovation, FDI, economic growth and tourism in selected countries: A simultaneous equation model approach. J. Infrastr Policy Dev. 8 (7), 4767(2021).
  54. Adeel, M., Biao, W., Ji, K., Israel, M. M. The Nonlinear Dynamics of CO2 Emissions in Pakistan: A Comprehensive Analysis of Transportation, Electricity Consumption, and Foreign Direct Investment. Sustainability. 17 (1), 189(2025).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Doğrudan Yabancı YatırımlarTurizm GelişimiTeknolojik İnovasyonBölgesel HeterojenlikYatay Kesit ARDLPanel Veri AnaliziÇevresel Kuznets EğrisiAltyapı Yatırımı

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.