Revista de operaciones bursátiles y de divisas
Acceso abierto

abstracto

Ecología, ecología y biología de la conservación: un estudio econométrico del impacto de la inversión extranjera directa y el consumo de energía en el medio ambiente de China

Emma Serwaa Obobisa, Hai bo Chen, Kofi Baah Boamah y Michael Wiafe

El enorme crecimiento económico en China en los últimos años ha generado un aumento en la demanda de energía y un aumento tumultuoso en las emisiones de dióxido de carbono. Sin embargo, la estimación precisa del impacto económico y energético de la contaminación ambiental permanece al margen de los estudios existentes. Aunque varios académicos se han esforzado por revelar los principales factores que explican la degradación ambiental; la mayoría de estos estudios utilizaron modelos econométricos comunes, como la regresión automática de vectores, y agregaron las variables, lo que en su mayor parte genera, sin embargo, resultados contradictorios y mixtos. Por lo tanto, existe una necesidad apremiante de un estudio preciso de la eficiencia económica y energética de la degradación ambiental mientras se aplican modelos econométricos sólidos y se desagregan las variables en sus variables individuales separadas para explicar sus respectivos efectos sobre el medio ambiente. Esto ayuda a proporcionar resultados sólidos y promueve el debate sobre una mejor formulación de políticas y directrices para mitigar las emisiones de dióxido de carbono, especialmente en China. Este estudio, por lo tanto, busca examinar el efecto causal de la Inversión Extranjera Directa y el consumo de energía en el medio ambiente de China usando un enfoque econométrico robusto y reciente como los Mínimos Cuadrados Ordinarios Dinámicos (DOLS) y la causalidad de Granger con arranque. Nuestro estudio identifica y prueba un conjunto de un grupo de variables vitales predominantes en estudios recientes sobre causalidad económico-ambiental: crecimiento económico, consumo de energía, inversión extranjera directa, comercio internacional y emisión de dióxido de carbono. Nuestro estudio desagregó aún más el consumo de energía por sus fuentes para identificar su influencia respectiva en el medio ambiente. Nuestros resultados mostraron que el método Dynamic Ordinary Least Squares proporciona una inferencia estadística precisa con respecto a la dirección de la causalidad entre las variables que el método convencional como OLS y Granger Causalidad predominantemente utilizado en la literatura ya que es más robusto y proporciona valores críticos precisos.