Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cách thức thiết kế đặc điểm vùng để nâng cao hiệu quả kinh tế xanh: Một phương pháp phân tích so sánh định tính dựa trên tập mờ
Tóm tắt
Việc phát triển kinh tế xanh đã trở thành tâm điểm của các chính phủ, học giả và doanh nhân trên toàn thế giới; tuy nhiên, con đường hiện thực hóa hiệu quả kinh tế xanh cho các vùng dưới sự tương tác của nhiều yếu tố vẫn còn chưa xác định. Nghiên cứu này lấy 30 vùng cấp tỉnh ở Trung Quốc làm đối tượng thực nghiệm và áp dụng một phương pháp mới là phân tích so sánh định tính dựa trên tập mờ để khám phá cấu hình điều kiện đạt được hiệu quả kinh tế xanh, điều này cải thiện hiệu quả mối liên hệ giữa lý thuyết và thực tiễn. Nghiên cứu cho thấy rằng sự cải thiện hiệu quả kinh tế xanh là kết quả của sự tác động chung của nhiều yếu tố, và một yếu tố riêng lẻ là không đủ để giải thích cho điều đó. Bên cạnh đó, có ba con đường tương đương để đạt được hiệu quả kinh tế xanh cao; do đó, các vùng có thể thiết kế chiến lược thúc đẩy phù hợp nhất dựa trên các con đường đã xác định. Kết quả cho thấy rằng mức độ thị trường hóa cao là điều kiện cốt lõi để đạt được hiệu quả kinh tế xanh cao. Trong ba con đường, sự kết hợp giữa quy định môi trường, đô thị hóa, thị trường hóa và đổi mới công nghệ có độ bao phủ duy nhất cao nhất, điều này một mình giải thích cách mà hầu hết các vùng đã đạt được hiệu quả kinh tế xanh cao. Thứ ba, bốn con đường để đạt được hiệu quả kinh tế xanh thấp đã được xác định trong nghiên cứu này, điều này cung cấp bài học cho các chính quyền vùng để tránh sự suy giảm trong hiệu quả kinh tế xanh. Rất đặc biệt, sự kết hợp giữa đô thị hóa cao, quy định môi trường cao và đổi mới công nghệ cao có thể dẫn đến hiệu quả kinh tế xanh thấp do mức độ thị trường hóa thấp.
Từ khóa
#kinh tế xanh #hiệu quả kinh tế #phân tích so sánh định tính #tập mờ #đô thị hóa #đổi mới công nghệ #quy định môi trườngTài liệu tham khảo
Altan A, Karasu S (2019) The effect of kernel values in support vector machine to forecasting performance of financial time series and cognitive decision making. J Cognitive Sys (1):17–21
Aslan O, Altan A, Hacioglu R (2017) The control of blast furnace top gas pressure by using fuzzy PID. Fifth International Conference on Advances in Mechanical and Robotics Engineering - AMRE 2017
Charnes A, Cooper WW, Rhodes E (1978) Measuring the efficiency of decision making units. Eur J Oper Res 2(6):429–444
Choi Y, Yang F, Lee H (2020) On the unbalanced atmospheric environmental performance of major cities in China. Sustainability 12:5391
Chung YH, Färe R, Grosskopf S (1997) Productivity and undesirable outputs: a directional distance function approach. J Environ Manage 51(3):229–240
Cooke P (1992) Regional innovation systems: competitive regulation in the new Europe. Geoforum 23(3):365–382
Du YZ, Jia LD (2017) Configuration perspective and qualitative comparative analysis: a new approach to management research. Manag World 006:155–167
Du L, Wei C, Cai S (2012) Economic development and carbon dioxide emissions in China: Provincial panel data analysis. China Econ Rev 23(2):371–384
Färe R, Grosskopf S, Pasurka CA Jr (2007) Environmental production functions and environmental directional distance functions. Energy 32(7):1055–1066
Fiss PC (2011) Building better causal theories: a fuzzy set approach to typologies in organization research. Acad Manag J 54:393–420
Fukuyama H, Weber WL (2009) A directional slacks-based measure of technical efficiency. Socio-Econ Plan Sci 43:274–287
Geng YQ, Li YY (2019) Environmental regulation, government subsidies and corporate R & D investment-empirical analysis based on Chinese manufacturing enterprises. Jian Forum 7:11–20
Hou J, Teo TS, Zhou F, Lim MK, Chen H (2018) Does industrial green transformation successfully facilitate a decrease in carbon intensity in China? An environmental regulation perspective. J Clean Prod 184:1060–1071
Khedhaouria A, Thurik R (2017) Configurational conditions of national innovation capability: a fuzzy set analysis approach. Technol. Forecast Soc Chang 120:48–58
Li Q (2019) Regional technological innovation and green economic efficiency based on DEA model and fuzzy evaluation. J Intell Fuzzy Syst 37(5):6415–6425
Li JL, Xu B (2018) Curse or blessing: how does natural resource abundance affect green economic growth in China? J Econ Res 53(09):151–167
Li CX, Qian J, Li GZ (2020) China’s energy consumption and green economy efficiency: an empirical research based on the threshold effect. Environ Sci Pollut Res 1-9
Lin BQ, Jiang ZJ (2009) Environmental Kuznets curve prediction of carbon dioxide and analysis of influencing factors in China. Manag World 4:36–60
Lin B, Liu H (2015) Does foreign trade contribute to energy and environmental efficiency? — Take China’s industrial sector as an example. J Econ Res 9:127–141
Lin B, Tan R (2019) Economic agglomeration and green economy efficiency in China. J Econ Res 54(02):119–132
Lin B, Zhu J (2019) Fiscal spending and green economic growth: evidence from China. Energy Econ 83:264–271
Luukkanen J, Kaivooja J, Vahakari N, Omahony T, Korkeakoski M, Panulaontto J, Hogarth N J (2019) Green economic development in Lao PDR: a sustainability window analysis of green growth productivity and the efficiency gap. J Clean Prod 818-829
Meuer J (2017) Exploring the complementarities within high-performance work systems: a set-theoretic analysis of UK firms. Hum Resour Manage 56:651–672
Mora C, Spirandelli D, Franklin EC, Lynham J, Kantar MB, Miles W, Barba EW (2018) Broad threat to humanity from cumulative climate hazards intensified by greenhouse gas emissions. Nat Clim Chang 8:1062–1071
Oh DH (2010) A global Malmquist-Luenberger productivity index. J Product Anal 34(3):183–197
Proksch D, Haberstroh MM, Pinkwart A (2017) Increasing the national innovative capacity: identifying the pathways to success using a comparative method. Technol. Forecast Soc Chang 116:256–270
Ragin CC (1987) The comparative method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. University of California Press, Berkeley
Ragin CC (2008) Redesigning social inquiry: fuzzy sets and beyond. University of Chicago Press, Chicago
Ren Y (2018) Research on the spillover effects of food industry agglomeration on green economic efficiency: including tropical fruit industry. Archivos Latinoamericanos De Nutricion 68(3)
Schneider C, Wagemann C (2012) Set-theoretic methods for the social sciences: a guide to qualitative comparative analysis. Cambridge University Press, Cambridge
Schneider MR, Schulze-Bentrop C, Paunescu M (2010) Mapping the institutional capital of high-tech firms: a fuzzy-set analysis of capitalist variety and export performance. J Int Bus Stud 41(2):246–266
Shao S, Zhang K, Dou JM (2019) Effects of economic agglomeration on energy saving and emission reduction: theory and empirical evidence from China. Manag World 1:36–60
Smits A, Drabe V, Herstatt C (2020) Beyond motives to adopt: Implementation configurations and implementation extensiveness of a voluntary sustainability standard. J Clean Prod 251:119541
Song X, Zhou Y, Jia W (2019) How do economic openness and R&D investment affect green economic growth? Evidence from China. Resour Conserv Recy 146:405–415
Su S, Zhang F (2020) Modeling the role of environmental regulations in regional green economy efficiency of China: Empirical evidence from super efficiency DEA-Tobit model. J Environ Manag 261:110227
Sunay A, Altan A, Belge E, Hacioglu R (2020) Investigation of route tracking performance with adaptive PID controller in quadrotor. Eur J Tech 10(1):160–171
Tang P, Yang SX, Yang SW (2020) How to design corporate governance structures to enhance corporate social responsibility in China’s mining state-owned enterprises? Resour Policy 66
Tiziana RS, Nadia DP (2019) Inbound open innovation in biopharmaceutical firms: unpacking the role of absorptive capacity. Technol Anal Strategic Manag 6(31):111–124
Tobelmann D, Wendler T (2020) The impact of environmental innovation on carbon dioxide emissions. J Clean Prod 244:118787
Wang R (2020) The influence of environmental regulation on the efficiency of China’s regional green economy based on the GMM model. Pol J Environ Stud 29(3):2395–2402
Wang Z, Wang X, Liang L (2019) Green economic efficiency in the Yangtze River Delta: spatiotemporal evolution and influencing factors. Ecosyst Health Sustain 5(1):20–35
Wu S, Li B, Nie Q, Chen C (2017) Government expenditure, corruption and total factor productivity. J Clean Prod 168:279–289
Yang F, Choi Y, Lee H (2021) Life-cycle data envelopment analysis to measure efficiency and cost-effectiveness of environmental regulation in China’s transport sector. Ecol Indic 126:107717
Yao SL (2021) Fuzzy-based multi-criteria decision analysis of environmental regulation and green economic efficiency in a post-COVID-19 scenario: the case of China. Environ Sci Pollut Res 28:30675–30701
Yu C, Wenxin L, Khan SU, Yu C, Jun Z, Yue D, Zhao M (2020) Regional differential decomposition and convergence of rural green development efficiency: evidence from China. Environ Sci Pollut Res 27:22364–22379
Yuan HX, Feng YD, Lee CC, Cen Y (2020) How does manufacturing agglomeration affect green economic efficiency? Energy Econ 92:104944
Zadeh L (1965) Fuzzy sets. Inf Control 8:338–353
Zhang ML, Li BZ (2020) How to improve regional innovation quality from the perspective of green development? Findings from entropy weight method and fuzzy-set qualitative comparative analysis, IEEE Access 8: 32575-32586
Zhang ML, Li BZ, Yin S (2020a) Configurational paths to regional innovation performance: the interplay of innovation elements based on a fuzzy-set qualitative comparative analysis approach. Technol Anal Strategic Manage 32(12):1422–1435
Zhang ML, Li BZ, Yin S (2020b) Is technological innovation effective for energy saving and carbon emissions reduction? Evidence from China. IEEE Access 8:83524–83537
Zhao X (2020) Industrial optimization and green economy efficiency development in Hubei section of Yangtze river. Value Eng 9:47–49
Zhao SL, Jiang YH, Wang SY (2019) Innovation stages, knowledge spillover, and green economy development: moderating role of absorptive capacity and environmental regulation. Environ Sci Pollut R 26:25312–25325
Zhou P, Ang BW, Poh KL (2008) A survey of data envelopment analysis in energy and environmental studies. Eur J Oper Res 189(1):1–18
Zhou P, Ang BW, Wang H (2012) Energy and CO2 emission performance in electricity generation: a non-radial directional distance function approach. Eur J Oper Res 221(3):625–635
Zhuo C, Deng F (2020) How does China’s Western Development Strategy affect regional green economic efficiency? Sci Total Environ 707:135939