تاريخ الاستلام: 24 سبتمبر 2023 / تاريخ القبول: 1 يناير 2024 / تاريخ النشر على الإنترنت: 10 يناير 2024
© المؤلف(ون) 2024

الكلمات الرئيسية جودة المؤسسات منحنى القدرة الاستيعابية (LCC) العولمة الاستدامة البيئية اللوحة أهداف التنمية المستدامة

تغير المناخ وتدهور البيئة هما موضوعان حاسمان على أجندات الدول اليوم. وضعت الدورة السادسة والعشرون لمؤتمر الأطراف حول تغير المناخ (COP26) إرشادات لتقليل الانبعاثات البيئية من أجل اتفاقية باريس وإطار الأمم المتحدة لتغير المناخ. بالإضافة إلى ذلك، تم تضمين فكرة تقليل التلوث البيئي في الهدف السابع من أهداف التنمية المستدامة 2030. تحتاج الدول إلى الاستثمار في التقنيات البيئية لتحقيق هذه الأهداف. تساعد هذه الاستثمارات في زيادة اعتماد التقنيات النظيفة عالميًا (OECD 2023). تقلل التقنيات الصديقة للبيئة من العواقب البيئية غير المرغوب فيها للممارسات والإجراءات ومعدات الإنتاج والسلع أو الخدمات، مثل إنشاء منتجات جديدة (Klassen وWhybark 1999). لقد زاد اعتماد التقنيات الصديقة للبيئة، خاصة في السنوات الأخيرة، مع
دعم شعبي واسع. بالطبع، يؤثر هذا على الاستدامة البيئية (Pata et al. 2023b). تلعب التقنيات البيئية التي تم تطويرها بشكل رئيسي في بناء المباني وأنشطة النقل العام دورًا رئيسيًا في منع التلوث البيئي من خلال التقاط وتخزين والتخلص من غازات الدفيئة، وتوليد الطاقة، ونقلها وتوزيعها. وبالمثل، تقدم الابتكارات التكنولوجية وإدارة البيئة في معالجة مياه الصرف الصحي وإدارة النفايات بيئة أكثر قابلية للعيش (OECD 2023). يوضح الشكل 1 محتوى التقنيات البيئية.

تم تنفيذ مبادرتين بيئيتين رئيسيتين في عام 2019 مع الصفقة الخضراء الأوروبية، التي لها أهداف متطابقة تقريبًا مع تلك الخاصة باتفاقية باريس للمناخ. تدعو السياسة البيئية الأولى إلى زيادة تخفيضات انبعاثات غازات الدفيئة إلى ما لا يقل عن بحلول عام 2030. يمكن أن يكون تطوير ونشر التكنولوجيا البيئية للاتحاد الأوروبي أمرًا حاسمًا في خفض انبعاثات غازات الدفيئة. هدف بيئي آخر هو جعل القارة الأوروبية أول منطقة محايدة مناخيًا بحلول عام 2050. تم تقديم حزمة “Fit for 55” الخضراء المقترحة، التي تتضمن عدة تدابير تشريعية، إلى اللجنة في عام 2021 لتحقيق الأهداف البيئية التي قررها الاتحاد الأوروبي في هذا الصدد. تحاول هذه الحزمة الموحدة إحداث التغيير اللازم فيما يتعلق بالاهتمامات الاجتماعية والاقتصادية والبيئية وتوافق الاتحاد الأوروبي مع هدفه البالغ 55%. تم تصميم ميزانية الاتحاد الأوروبي للسنوات المالية 2021 إلى 2027 لدعم الانتقال نحو الحياد المناخي (Sikora 2021؛ المجلس الأوروبي (EC) 2023).

ترتبط العولمة أيضًا بالتلوث البيئي بالإضافة إلى التكنولوجيا الحساسة بيئيًا. لقد سرعت العولمة من اندماج الدول في السوق العالمية. علاوة على ذلك، أثرت العولمة
على الوجود البشري من حيث أبعاده الاجتماعية والاقتصادية والبيئية (Shahbaz et al. 2015؛ Aydin et al. 2023). على الرغم من أنه من الصعب إعطاء تعريف مرضٍ للعولمة، إلا أنها تُعرف عمومًا على النحو التالي: يتم التعبير عنها على أنها تسهيل بناء المؤسسات على المستويات الدولية والوطنية والإقليمية والمحلية وتفاعل العمليات الاجتماعية والسياسية والتكنولوجية والتجارية والاقتصادية والمالية والبيئية (Rennen وMartens 2003). هناك آراء حول تقليل أو زيادة التلوث البيئي الناتج عن العولمة. أولئك الذين يجادلون بأن العولمة تسبب التلوث البيئي (Shahbaz et al. 2019) يذكرون أن تحرير التجارة سيزداد مع العولمة، مما سيسبب التلوث البيئي (Damania et al. 2003). بعبارة أخرى، بينما تعزز العولمة التقدم الاقتصادي، فإنها تسرع من فقدان الموارد الطبيعية في العديد من الدول النامية ذات اللوائح البيئية الضعيفة (Cole 2006؛ Copeland وTaylor 2004). علاوة على ذلك، أدت الضغوط البيئية المتزايدة الناتجة عن العولمة إلى تغييرات في النظام البيئي، والنفايات البيئية، وفقدان التنوع البيولوجي، والتلوث (Panayotou 2000). من ناحية أخرى، أولئك الذين يجادلون بأن العولمة تحسن جودة البيئة قد ذكروا أنهم سيستخدمون تقنيات أكثر صداقة للبيئة لا تسبب التلوث البيئي مع وصول الدول إلى مستويات أعلى من النمو الاقتصادي (Stern 2004). وهذا يزيد من جودة البيئة.

بالإضافة إلى العولمة، تعتبر جودة المؤسسات أيضًا حاسمة من حيث الاستدامة البيئية. المؤسسات مسؤولة عن المعاملات الاقتصادية وتشكل القوانين واللوائح التي تخلق عقودًا اجتماعية لدعم أو تقييد الإجراءات التنظيمية (North وInstitutions 1990؛ Rothstein وTeorell 2008). تحدد المؤسسات مستوى التجارة الذي يتم القيام به في الاقتصاد. يمكن أن يؤثر تعزيز النمو الاقتصادي بعد ذلك على

التدهور البيئي. تشمل جودة المؤسسات ستة متغيرات (الاستقرار السياسي، وجودة التنظيم، وفعالية الحكومة، وسيادة القانون، والمساءلة، ومكافحة الفساد) التي تساعد في منع التدهور البيئي. علاوة على ذلك، من المتوقع أن يكون التلوث البيئي أعلى في المنظمات التي تشارك في الرشوة، والبحث عن الريع، والمحسوبية، والضغط. قد تواجه الاقتصادات ذات المؤسسات الضعيفة آثارًا بيئية مميزة مقارنة بتلك التي تتمتع بمؤسسات قوية في هذا السياق. وبالتالي، يجب علينا تقييم كيفية تأثير جودة المؤسسات على البيئة لتحقيق الاستدامة البيئية (Amegavi et al. 2022). يوضح الشكل 2 مؤشرات جودة المؤسسات.

الكثير من الأبحاث في الأدبيات البيئية (مثل: دونغ وآخرون 2017؛ وانغ وآخرون 2017؛ حسين وآخرون 2022؛ أديبايو وآخرون 2022ب؛ حسين وخان 2023؛ زينغ وآخرون 2023؛ أيدين وبوزاتلي 2022) استخدمت انبعاثات الكربون كمؤشر بيئي. تم قياس تدهور البيئة باستخدام البصمة البيئية في أبحاث أخرى (غالي 2015؛ سولارين وبيلا 2018؛ كيريكاليلي وآخرون 2021؛ دجيرمنجي أوغلو أيدين وأيدين 2023؛ أيدين وآخرون 2023ج). تم استخدامه لأول مرة من قبل واكرناجل وريس (1998)، حيث يقوم ECOF فقط بتحليل التدهور البيئي الناتج عن الطلب البشري على الموارد الطبيعية. لقد نظرت العديد من الدراسات البحثية في تأثير المتغيرات البيئية على ECOF، لكن لم تنظر أي منها في جانب العرض (القدرة البيولوجية). تم تطوير عامل قدرة التحميل (LCF) من قبل سيش وآخرون (2010)، وهو إحصاء جديد نسبيًا ومستخدم على نطاق واسع. وذلك لأن البيئة تشمل كلا من جانبي العرض والطلب (باتا وإسيك 2021). في الدراسات الحديثة، تم استخدام LCF أيضًا كمؤشر بيئي (فريد وآخرون 2021؛ باتا وسامور 2022؛ أوسوسي وآخرون 2022أ؛ باتا وآخرون 2023أ؛ باتا وآخرون 2023ب، إردوغان 2023؛ إردوغان 2024). يقوم LCF بتقييم الضغوط البشرية على المياه والتربة والهواء وقدرة الطبيعة على الاستجابة لهذه الضغوط. يتم حساب LCF كقدرة بيولوجية / ECOF وهو مؤشر مهم ومثالي لتقييم الاستدامة البيئية. إذا
إذا كان هذا العامل يظهر قيمة أقل من 1، فهذا يعني أن الوضع البيئي غير مستدام. تشير القيمة الأكبر من 1 إلى أن القدرة البيئية أكبر من ECOF. وهذا يعني أن الموارد الطبيعية يمكن أن تمتص الضغط البشري وتظهر استدامة بيئية. تمثل LCF التي تساوي 1 حد الاستدامة البيئية (باتا وآخرون 2023ب). LCF هي أداة أكثر شمولاً من انبعاثات الكربون وECOF. لذلك، فإنها تقدم مساهمة أكثر اكتمالاً وشمولاً مقارنةً بالأبحاث البيئية السابقة (أووسوسي وآخرون 2022أ). في نظرية LCF، يعمل تطبيق EKC كآلية عكسية وفقًا لثاني أكسيد الكربون وECOF. وذلك لأن LCF تمثل الجودة البيئية. يجب أن تكون مرونة الإيرادات على المدى الطويل أعلى من المدى القصير لتكون صالحة (باتا وآخرون 2023أ).

النمو الاقتصادي هو قضية بيئية حاسمة أخرى. قدم غروس مان وكروجر (1991) منحنى كوزنتس البيئي (EKC) إلى الأدبيات، موضحين علاقة على شكل U مقلوب بين التوسع الاقتصادي والتحسين البيئي. يزيد النمو في الناتج القومي الإجمالي حتى يصل إلى الحد المعين من التلوث البيئي في هذا المنحنى. تتحسن جودة البيئة مع زيادة الدخل بعد الوصول إلى هذا الحد (بانايوتيو 1993). بعبارة أخرى، أحد أسباب النمو في جودة البيئة بعد هذا الحد هو أن الدول تتبنى تقنيات إنتاج صديقة للبيئة. وبناءً عليه، يجب أن يكون هدف سياسة الحكومة هو تحويل ديناميات النمو الاقتصادي لصالح النمو الأخضر بشكل تدريجي (أيدين وبوزاتلي 2022). بالإضافة إلى فرضية EKC، تم استخدام فرضية منحنى القدرة الاستيعابية (LCC) مؤخرًا كبديل لجودة البيئة. في هذا السياق، هناك علاقة على شكل U بين LCF والدخل القومي. في المراحل الأولى، مع زيادة الدخل، يؤدي ذلك إلى انخفاض في جودة البيئة. أي أنه يقلل من LCF. بفضل النمو الاقتصادي، يمكن للدول التحول إلى تقنيات إنتاج أنظف بعد مستوى معين من الدخل. قد تتحسن جودة البيئة.

من خلال زيادة الوعي البيئي. تصف فرضية LCC العلاقة على شكل حرف U بين الدخل و LCF (باتا وإرتوغريل 2023).

أوروبا هي واحدة من المناطق التي تعاني من عجز بيئي، مما يعني أنها تستهلك أكثر مما لديها. يتضح أن بصمة الاستهلاك البيئي (ECOF) تتجاوز القدرة البيولوجية في أوروبا في جميع السنوات الموضحة في الشكل 3. هذه الحالة غير مرغوب فيها بالنسبة للدول الأوروبية من حيث الاستدامة البيئية. بسبب الجودة البيئية الأقل من المتوقع في أوروبا، تبرز دراسة المتغيرات التي تؤثر على بصمة الكربون (LCF) كموضوع بحث مهم.

تمثل الدول العشر التي تستثمر في أعلى تقنيات البيئة في الاتحاد الأوروبي – ألمانيا، النمسا، الدنمارك، فنلندا، فرنسا، هولندا، إسبانيا، إيطاليا، السويد، وسويسرا – مجموعة الدول في دراستنا. تبحث الدراسة في الروابط بين تقنيات البيئة، والعولمة، وجودة المؤسسات، وعامل القدرة الاستيعابية للدول المختارة في الاتحاد الأوروبي. الغرض الرئيسي من هذه الدراسة هو فحص دور التقنيات الصديقة للبيئة في تحقيق جودة بيئية مستدامة في دول الاتحاد الأوروبي. يعد تقليل التلوث البيئي مشكلة مهمة للعديد من الدول. لحل هذه المشكلة، من الضروري تحقيق أهداف التنمية المستدامة 7 و 9. تساهم قيمة عامل القدرة الاستيعابية التي تزيد عن 1 في تحقيق أهداف التنمية المستدامة للدول. لذلك، تهدف هذه الدراسة أيضًا إلى تحقيق أهداف التنمية المستدامة. يُرى أن هناك رابطًا معقدًا بين جودة المؤسسات، والعولمة، وتقنيات البيئة من أجل بيئة مستدامة. الشرط الأول لنشر تقنيات البيئة عبر القطاعات هو ضمان الحوكمة على مستوى الدولة. في هذا السياق، تتفاعل جودة المؤسسات والاستدامة البيئية. قد تختلف آثار هذه العوامل على الاستدامة البيئية اعتمادًا على بعضها البعض. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن تساهم النقاط التالية المذكورة في الدراسة في الأدبيات. (i) اعتماد عامل القدرة الاستيعابية كمؤشر للبيئة.
الجودة، العلاقة بين التقنيات البيئية، العولمة، جودة المؤسسات، وتدهور البيئة هي الدراسة الأولى للدول المختارة في الاتحاد الأوروبي. (ii) كمية الأدبيات التي تم فيها فحص عامل القدرة الاستيعابية ضمن إطار فرضية LCC محدودة للغاية. (iii) كيف يؤثر انتشار وتطوير التقنيات الصديقة للبيئة على البيئة في دول الاتحاد الأوروبي؟ تستكشف الدراسة كيف تؤثر التكنولوجيا الصديقة للبيئة على جودة البيئة على المدى الطويل كما تحددها LCF لتقديم حل لهذه القضية. يتم فحص تأثير جودة المؤسسات، والنمو الاقتصادي، والعولمة على LCF لأفضل عشرة دول في الاتحاد الأوروبي تستثمر في التكنولوجيا البيئية في هذا السياق. في هذه المرحلة، تعتبر هذه الدراسة الأولى التي تفحص تأثير المتغيرات التي تتفاعل وتشكل قوة جماعية لبعضها البعض على الاستدامة البيئية. (iv) فرضت الوثائق والإعلانات الدولية مثل برنامج الأمم المتحدة للبيئة، اتفاقية باريس للمناخ، UNFCCC، وFit for 55 التزامًا على دول الاتحاد الأوروبي للاستثمار في التقنيات البيئية. بالنظر إلى كل هذه الالتزامات، تم اختيار هذه المجموعة من الدول للحصول على نتائج أكثر كفاءة. في الوقت نفسه، لم يتم النظر في دول الاتحاد الأوروبي الأخرى بسبب قيود البيانات. من خلال النظر في هذه الدول، تم إجراء استنتاجات سياسية لجميع دول الاتحاد الأوروبي. (v) بالإضافة إلى ذلك، فإن النهج الاقتصادي الجديد المستخدم في الدراسة ينتج نتائج موثوقة، و(vi) تسفر هذه الدراسة عن توصيات سياسية مثمرة لدول الاتحاد الأوروبي المختارة بشأن العلاقة بين التقنيات البيئية، العولمة، جودة المؤسسات، والقدرة الاستيعابية للنمو الاقتصادي.

تنظم هذه الدراسة على النحو التالي. الجزء الثاني يقدم الأدبيات. القسم الثالث يصف البيانات والنموذج. القسم الرابع يعرض المنهجية والنتائج التجريبية. الجزء الأخير يقدم الخاتمة وتوصيات السياسة.

تم فحص تأثير التقنيات البيئية والعولمة وجودة المؤسسات والنمو الاقتصادي على LCF في ألمانيا والنمسا والدنمارك وفنلندا وفرنسا وهولندا وإسبانيا وإيطاليا والسويد وسويسرا، التي قامت بأكبر الاستثمارات في التقنيات البيئية بين دول الاتحاد الأوروبي. عند تحليل الأبحاث في الأدبيات حول هذه القضية، يتضح أن العوامل توفر نتائج متنوعة. من بين أسباب الحصول على نتائج مختلفة هو أن الطريقة المستخدمة في الاختبار تختلف لأن مجموعة الدول ونطاق البيانات مختلفان. الدراسات المتعلقة بالأدبيات المذكورة هي كما يلي.

في الأدبيات البيئية، بينما تم استخدام انبعاثات CO2 كمؤشر بيئي في الدراسات السابقة، تم استخدام ECOF لقياس تدهور البيئة في الدراسات اللاحقة. واحدة من هذه الدراسات هي دراسة أديبايو وآخرون (2022a). في هذه الدراسة، قاموا بفحص البيانات الخاصة بالبرتغال بين عامي 1980 و2019. يكشف تحليل موجات مورلي المبتكر عن منظور جديد حول العلاقة بين الابتكار التكنولوجي وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون. يظهر تحليل موجات مورلي أن متغير الابتكار التكنولوجي يساهم بشكل إيجابي في انبعاثات الكربون. درس سو وآخرون (2021) العلاقة بين انبعاثات ثاني أكسيد الكربون لمتغير الابتكار التكنولوجي باستخدام اختبار التكامل المشترك لبير وهنك، واختبارات DOLS وCCR في دراستهم باستخدام بيانات ربع سنوية للبرازيل بين عامي 1990 و2018. وفقًا لنتائج الدراسة، فإن المتغيرات لها علاقة طويلة الأمد. علاوة على ذلك، تظهر نتائج DOLS وCCR أن زيادة الابتكار التكنولوجي ترفع من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. في دراستهم لمجموعة السبع، نظر شريف وآخرون (2022) في مساهمة ابتكار التكنولوجيا الخضراء في خفض انبعاثات الكربون. تم استخدام تحليل ARDL المحسن عبر الأقسام في الدراسة التي تغطي البيانات من 1995 إلى 2019. تظهر نتائج الدراسة أن ابتكار التكنولوجيا الخضراء يضر بانبعاثات الكربون. بالنسبة لدول الأسواق الناشئة الكبيرة (BEM)، يسعى ديستك ومانغا (2021) إلى تحديد كيفية تأثير الابتكار التكنولوجي على انبعاثات الكربون وكذلك ECOF. في هذا السياق، تم فحص تأثير التنمية التكنولوجية على تدهور البيئة. بالنسبة للدولة المذكورة، تم تحليل البيانات بين عامي 1995 و2016 باستخدام بيانات اللوحة من الجيل الثاني. تظهر استنتاجات الدراسة أن الابتكار التكنولوجي يقلل بنجاح من انبعاثات الكربون. ليس له تأثير ملحوظ على ECOF.

لذلك، فإن زيادة بنسبة 1% في التقدم التكنولوجي تؤدي إلى انخفاض في انبعاثات الكربون. يمتد تحليل حسين ودوجان (2021) لدول البريكس من 1992 إلى 2016. توصي هذه التقرير بالاستثمار في التكنولوجيا البيئية لخفض ECOF. اكتشف أحمد وآخرون (2022) نتائج مشابهة: التقنيات البيئية تقلل من الملوثات. باستخدام بيانات من 1990 إلى 2017، نظر أكينسولا وآخرون (2022) في دول البريكس. تم استخدام نموذج الانحدار الكمي للوحة لإجراء الدراسة لتحديد تأثير الابتكار التكنولوجي على ECOF. تظهر النتائج أن الابتكار التكنولوجي يرفع من ECOF. في دراسة أجريت في الصين بين عامي 1991 و2017، اكتشف هيو وآخرون (2023) أن التقنيات البيئية تزيد من ECOF.

في التحقيقات الأخيرة، يتم استخدام LCF كمؤشر بيئي. استخدم أوسوسي وآخرون (2022b) بيانات من 1980 إلى 2017 في دراستهم عن جنوب أفريقيا. في الدراسة التي استخدمت طريقة ARDL، تم إثبات أن الابتكار التكنولوجي يحسن من جودة البيئة. أيضًا، تدعم نتيجة التحليل التي تشير إلى أن قيمة معامل المدى القصير أقل من مرونة المدى الطويل نظرية منحنى كوزنتس المحيطي. بالإضافة إلى ذلك، يتم التنبؤ بكل من LCF على المدى القصير والطويل من خلال التقدم التكنولوجي. استخدم ليو وآخرون (2022) اختبار حدود ARDL للبرازيل مع بيانات من 1990 إلى 2018. قاموا بتقييم تأثير الابتكار التكنولوجي على LCF. وفقًا لنتائج الدراسة، تم إثبات أن هناك علاقة طويلة الأمد بين المؤشرات المختارة. تحسن الابتكارات التكنولوجية بشكل كبير من الجودة البيئية. في نفس الوقت، يؤدي الابتكار التكنولوجي إلى LCF، مما يشير إلى أنه يمكن أن يتنبأ بجودة البيئة على المدى الطويل. يفحص باتا وآخرون (2023b) تأثير تقنيات الطاقة النظيفة على LCF في دراستهم في الولايات المتحدة. تم استخدام نموذج ARDL في الدراسة، التي أجريت مع بيانات بين عامي 1974 و2018. خلصت نتائج الدراسة التجريبية إلى أن تقنيات الطاقة النظيفة لا تؤثر على LCF.

مؤخراً، مع تطوير مؤشرات عولمة مختلفة، أصبحت العلاقة بين التلوث البيئي والعولمة محور التركيز مرة أخرى. تحتوي الأدبيات على وجهتي نظر متعارضتين حول العلاقة بين العولمة والتلوث البيئي. الأول من هذه الادعاءات هو أن العولمة تقلل من التلوث. في هذا الصدد، نظرت دراسة من 1990 إلى 2016 في العلاقة بين العولمة و ECOF في 73 دولة نامية. وفقًا لهذه الدراسة، تقلل العولمة من ECOF في أفريقيا وأمريكا الجنوبية. علاوة على ذلك، تؤكد منحنى كوزنتس البيئي صحة هذه الدراسة في البلدان الأفريقية ودول أمريكا اللاتينية ومنطقة البحر الكاريبي. ومع ذلك، لا ينطبق ذلك على الدول الآسيوية (جاهانجر وآخرون 2022). استخدم أكينسولا وآخرون.
(2022) البيانات التي تغطي 1990 و2017 في دراستهم عن دول البريكس. نتيجة للدراسة، تقلل العولمة بشكل كبير من ECOF. أشار مؤيدو الرأي الثاني إلى أن العولمة تزيد من التلوث البيئي. في هذا الرأي، بحث شهباز وآخرون (2018) في تأثير العولمة على انبعاثات CO2 في اليابان من 1971 إلى 2014. وفقًا للنتائج، تم الإشارة إلى أن العولمة أثرت سلبًا على البيئة في اليابان. استخدم شريف وآخرون (2022) تحليل ARDL المعزز عبر الأقسام مع البيانات التي تغطي 1995-2019 لدول مجموعة السبع. أثبتت العولمة الاجتماعية أن لها تأثيرًا إيجابيًا على انبعاثات الكربون. بالإضافة إلى هذين الرأيين، تظهر بعض الدراسات أن تأثير العولمة على التلوث البيئي محايد. في هذا الصدد، تم فحص العلاقة بين العولمة و ECOF في ماليزيا في الفترة من 1971 إلى 2014. في الدراسة، تم إجراء اختبار التكامل المشترك لبير وهنك، وتم تحديد التكامل المشترك. أظهرت النتائج أن العولمة ليست محددًا أساسيًا لـ ECOF (أحمد وآخرون 2019).

فقط بعض الأبحاث تشمل العولمة وعوامل LCF والعلاقة بين العولمة وانبعاث الكربون – ECOF. واحدة من هذه الدراسات التي تمت مراجعتها مؤخرًا هي دراسة أوسوسي وآخرون (2022b). استخدمت دراستهم التي تفحص جنوب أفريقيا بيانات من 1980 إلى 2017. في التحليل باستخدام طريقة ARDL، تم إثبات أن العولمة تزيد من LCF. في دراسة أخرى، استخدم أكاديري وآخرون (2022) بيانات من 1970 إلى 2017 للهند في دراستهم المقالية. تستكشف الدراسة تأثير العولمة المالية على LCF. أثبتت النتائج التجريبية وجود علاقة إيجابية بين العولمة المالية و LCF.

تم فحص تأثير مؤشرات المؤسسات المختلفة على LCF، وكذلك ECOF للعديد من الدول ومجموعات الدول. في هذا الإطار، استخدم لاو وآخرون (2014) فرضية اختبار الحدود لاستكشاف العلاقة بين جودة المؤسسات وانبعاثات الكربون وتطور الاقتصاد الماليزي من 1984 إلى 2008. بعد الدراسة، استنتجوا أنه عندما تتفاعل خصائص جودة المؤسسات وانبعاثات الكربون، يمكن للمؤسسات الجيدة أن تقلل من انبعاثات الكربون وتعزز جودة البيئة بينما تعزز النمو الاقتصادي. الغرض من بحث عبيد (2016) هو دراسة تأثيرات التغيرات المؤسسية والمالية والاقتصادية على انبعاثات CO2 لـ 25 دولة في أفريقيا جنوب الصحراء بين 1996 و2011. نتيجة للدراسة، اكتشف أن الديمقراطية واستقرار الحكومة كبحا انبعاثات الكربون في دول أفريقيا جنوب الصحراء. باستخدام بيانات السلاسل الزمنية من 1971 إلى 2017، أثبت ساركودي وآدامز (2018) أن الجودة السياسية والمؤسسية تتنبأ سلبًا بانبعاثات CO2 في جنوب أفريقيا. في دراستهم، يستكشف سلمان وآخرون (2019) تأثير جودة المؤسسات على العلاقة بين النمو والانبعاثات.
في مجموعة من ثلاث دول شرق آسيوية (إندونيسيا وكوريا الجنوبية وتايلاند) مع بيانات من 1990 إلى 2016. وفقًا لنتائج اختبار التكامل المشترك، هناك علاقة إيجابية وذات دلالة بين جودة المؤسسات وانبعاثات الكربون. خلص علي وآخرون (2019) إلى أن جودة المؤسسات، بما في ذلك جودة البيروقراطية، ونظام القانون، ومؤشرات مكافحة الفساد، تقلل من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون في 47 دولة نامية. بالنسبة لـ 47 سوقًا ناشئة واقتصادات ناشئة (EMDEs)، التي ناقشها لي وأوزتورك (2020)، تم استخدام اختبارات جذر الوحدة CADF وCIPS في بيانات اللوحة بين 1990 و2014. تظهر نتائج الدراسة أن جودة الإنفاق الحكومي في اقتصادات الأسواق الناشئة تزيد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون من خلال زيادة الأنشطة الاقتصادية. باستخدام بيانات من 1984 إلى 2016، استخدم حسن وآخرون (2020) نموذج الانحدار الذاتي الموزع (ARDL) لباكستان. تشير نتائج الدراسة إلى أن جودة المؤسسات في باكستان تساهم في ارتفاع انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. يفحص ني وآخرون (2022) أهمية جودة المؤسسات في تحسين LCF للاقتصادات ذات الاستهلاك العالي للموارد مع بيانات من 1996 إلى 2019. تثبت النتائج طويلة الأجل في الدراسة أن جودة المؤسسات تحسن LCF.

توجد وجهتان نظريتان متعارضتان حول العلاقة بين النمو الاقتصادي وECOF (بانايوتو 2003). تنص النظرية الأولى على أن النمو الاقتصادي يقلل من جودة البيئة من خلال زيادة ECOF (باشير وآخرون 2020). في هذا السياق، قام أحمد وآخرون (2019) بتحليل العلاقة بين النمو الاقتصادي في ماليزيا وECOF باستخدام بيانات بانل للفترة من 1971 إلى 2014. كانت النتائج في نفس اتجاه النظرية الأولى. في دراستهم، فحص أحمد وآخرون (2022) العلاقة بين النمو الاقتصادي وECOF لدول مجموعة السبع من 1985 إلى 2017. تشير الأبحاث التجريبية إلى أن النمو الاقتصادي يزيد من ECOF. استخدم أكينسولا وآخرون (2022) بيانات من 1983 إلى 2017 لدراسة تأثير النمو الاقتصادي على ECOF في البرازيل. وفقًا للنتائج، يعزز النمو الاقتصادي الأضرار البيئية. من ناحية أخرى، يجادل الرأي الثاني بأن التوسع الاقتصادي يقلل بشكل كبير من ECOF (حسن وآخرون 2019). تدعي النظرية الثانية أن النمو الاقتصادي وECOF لهما علاقة عكسية على شكل حرف U (ديستك وسينها 2020). تتنبأ هذه العلاقة بأن التجارة والاتجاهات الاستهلاكية ستتغير مع توسع الاقتصاد لصالح المنتجات الأكثر صداقة للبيئة. في هذه الحالة، سيتم إنتاج منتجات تسبب ضررًا أقل للبيئة، مما يقلل من ECOF ويحسن جودة البيئة (بوروذان 2022). قام أيدين وآخرون (2023ب) بتحليل العلاقة بين النمو الاقتصادي وECOF لـ 20 دولة من دول الاتحاد الأوروبي بين 1990 و2018. وقد خلصت الأبحاث التجريبية إلى أن النمو الاقتصادي يزيد من ECOF.

من ناحية أخرى، ركزت الدراسات الحديثة على العلاقة بين النمو الاقتصادي وLCF. بعض من هذه الدراسات هي من ليو وآخرون (2022)، الذين استخدموا اختبار الحدود ARDL للبرازيل مع بيانات بين 1990 و2018. قاموا بتقييم تأثير النمو الاقتصادي على LCF. وفقًا لنتائج الدراسة، تم إثبات وجود علاقة طويلة الأمد بين المؤشرات المختارة. تتدهور المرونة طويلة الأمد والنمو الاقتصادي جودة البيئة. في الوقت نفسه، يؤدي التوسع الاقتصادي إلى LCF، مما يعني أن لديه القدرة على التنبؤ بجودة البيئة على المدى الطويل. استخدم أوسوسي وآخرون (2022ب) البيانات من 1980 إلى 2017 مع نموذج ARDL لجنوب إفريقيا. يؤذي النمو الاقتصادي LCF. استخدم أكاديري وآخرون (2022) البيانات السنوية من 1970 إلى 2017 للهند. تشير النتائج التجريبية إلى وجود علاقة إيجابية بين النمو الاقتصادي وLCF.

تدرس هذه الدراسة التحقق من صحة فرضية LCC في عشرة دول (ألمانيا، النمسا، الدنمارك، فنلندا، فرنسا، هولندا، إسبانيا، إيطاليا، السويد، وسويسرا) التي تستثمر في أعلى تقنيات البيئة في الاتحاد الأوروبي. يتم شرح وصف ومصادر المتغيرات المستخدمة في هذه الدراسة في الجدول 1. يتم اختبار فرضية LCC مع أربعة متغيرات تفسيرية: التقنيات البيئية، العولمة، جودة المؤسسات، والنمو الاقتصادي. يتم نمذجة هذه العلاقة في المعادلة 1.

تم تخطيط الجزء التحليلي التجريبي من هذه الدراسة على أربع مراحل. يتم تقديم هذه المراحل في الشكل 4. وبناءً عليه، فإن الخطوة الأولى هي اختبار الاعتماد المتبادل عبر الأقسام (CSD) وتجانس الميل. يجب أن تأخذ بيانات اللوحة الناتجة عن عدة وحدات مقطعية في الاعتبار CSD. لقد زادت أهمية CSD للعديد من السلاسل الزمنية بتأثير العولمة. في هذه الدراسة، تم استخدام ثلاثة اختبارات مختلفة.
تم استخدام هذه الاختبارات لاختبار اعتماد المقطع العرضي. هذه الاختبارات هي CDLM1 و CDLM2 و CD، التي طورها بيساران (2021) وبريوش وباجان (1980). يتم التحقيق في تجانس ميلان النموذج 1 باستخدام اختبارات دلتا التي اقترحها بيساران وياماغاتا (2008). يقدم الجدول 2 نتائج هذه الاختبارات. وفقًا للنتائج، هناك اعتماد مقطع عرضي مشترك وتباين لكل من المتغيرات والنموذج 1.

قمنا بالتحقيق في ثبات المتغير في الخطوة الثانية من التحليل التجريبي باستخدام اختبار جذر الوحدة لبرايتون (2001) وبرايتون وداس (2005). يسمح هذا الاختبار بالاعتماد المتبادل بين المقاطع وله خاصية جيدة في العينة الصغيرة. الفرضيات الصفرية والبديلة لهذا الاختبار هي جذر الوحدة والثبات، على التوالي. تقدم الجدول 3 نتائج اختبار جذر الوحدة. تظهر النتائج أن جميع المتغيرات ثابتة عند الفرق الأول بينما لديها جذر وحدة عند المستوى. في هذه الحالة، المتغيرات هي تعتبر هذه المعلومات السابقة ضرورية في اختيار اختبار التكامل المشترك، الذي يشكل الخطوة الثالثة من التحليل.

نستكشف العلاقة طويلة الأمد بين المتغيرات في النموذج 1 باستخدام اختبار التكامل المشترك للبانل لوسترلوند وإدجرتون (2008). يأخذ هذا الاختبار في الاعتبار الاعتماد المتبادل بين الأقسام والانكسارات الهيكلية. نموذج التكامل المشترك لهذا الاختبار هو كما يلي.

أين هو بقايا. يتم تعريف إحصائيات اختبار اللوحة لاختبار فرضية العدم لعدم وجود تكامل مشترك مقابل فرضية البديل كما يلي.

أين و هي تقديرات المربعات الصغرى والانحرافات المعيارية المقدرة.

تُعرض نتائج اختبار التكامل المشترك للبانل في الجدول 4. وفقًا لنتائج اختبار التكامل المشترك، فإن عامل سعة التحميل والمتغيرات التفسيرية الأخرى تتحرك معًا على المدى الطويل.

، و تشير إلى رفض الفرضية الصفرية عند ، و مستويات الدلالة، على التوالي. الاحتمالات بين قوسين

لقد تم التحقق من فرضية LCC من خلال معاملات المدى الطويل لكل من المقدرين. من ناحية أخرى، فإن المتغيرات التفسيرية الأخرى لها تأثيرات غير مهمة على عامل سعة التحميل لكل من المقدرين. أخيرًا، قمنا بتقدير معاملات المدى الطويل لكل دولة باستخدام مقدر DCCE. تم الإبلاغ عن هذه النتائج في الجدول 6.

يمكن تفسير معاملات المدى الطويل على النحو التالي: أولاً، فرضية LCC صالحة فقط لإسبانيا. وبناءً عليه، فإن lngdp يقلل من lnlcf حتى قيمة العتبة، ويزيد من lnlcf عندما يتم تجاوز هذه القيمة العتبية في إسبانيا. ثانياً، تزيد التقنيات البيئية من عامل سعة الحمل في النمسا. بالنسبة للدول الأخرى، لا توجد علاقة ذات دلالة. ثالثاً، تقلل العولمة من عامل سعة الحمل في النمسا. أخيراً، تقلل جودة المؤسسات من عامل سعة الحمل في النمسا بينما تزيده في ألمانيا وفرنسا.

تستكشف هذه الدراسة تأثير التقنيات البيئية، وجودة المؤسسات، والعولمة، والنمو الاقتصادي على LCF. اختارت الدراسة عشرة دول (ألمانيا،

القيم بالخط العريض تشير إلى نتائج قوية ذات دلالة لكل من المقيّمين
، و تشير إلى رفض الفرضية الصفرية عند ، و مستويات الدلالة، على التوالي

النمسا، الدنمارك، فنلندا، فرنسا، هولندا، إسبانيا، إيطاليا، السويد، وسويسرا) التي تستثمر في أعلى تقنيات البيئة في الاتحاد الأوروبي. تغطي بيانات الدراسة الفترة من 1990 إلى 2019. وفقًا لكل من مقدرات المدى الطويل، تم العثور على صحة فرضية LCC عندما تم تقييم اللوحة. من ناحية أخرى، فإن فرضية LCC صحيحة فقط بالنسبة لإسبانيا. في هذا السياق، تم تحديد أنه بعد عتبة معينة لإسبانيا، مع زيادة النمو الاقتصادي، تميل هذه الدولة إلى استخدام تقنيات إنتاج أنظف. مع الاستخدام الواسع لتقنيات الإنتاج الصديقة للبيئة، انخفضت التلوث البيئي في البلاد. تم الحصول على نتائج جيدة من اللوائح المتعلقة بحماية البيئة التي تم وضعها في هذه الدولة. يجب على حكومات الدول الأخرى في الدراسة مراجعة تدابيرها البيئية لتحسين جودة البيئة.

تشمل نتائج الدراسات الأخرى أن التقنيات البيئية في النمسا تزيد من LCF. هذه النتيجة تتماشى مع تحقيقات ديستك ومانغا (2021)، حسين ودوجان (2021)، شريف وآخرون (2022)، أحمد وآخرون (2022)، أوسوسي وآخرون (2022ب)، ليو وآخرون (2022)، أيدين وآخرون (2023أ)، وأبيرجيس وآخرون (2023). متغير العولمة يقلل من LCF للنمسا. التدهور في الجودة البيئية مع زيادة العولمة يتوافق مع نتائج دراسات شهباز وآخرون (2018) وشريف وآخرون (2022). متغير الجودة المؤسسية يقلل من LCF للنمسا ويزيده لألمانيا وفرنسا. هذه النتائج تتماشى مع سلمان وآخرون (2019)، لي وأوزتورك (2020)، حسن وآخرون (2020)، لاو وآخرون (2014)، عبيد (2016)، ساركودي وآدامز (2018)، علي وآخرون (2019)، وني وآخرون (2022).

وفقًا للنتائج، تم تحديد أن العولمة قد قللت من LCF في النمسا. في هذا الإطار، يمكن لصانعي السياسات في البلد المعني وضع سياسات بيئية لقياس الجدوى البيئية للاستثمارات الدولية أو الاستثمارات الأجنبية المباشرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم اتخاذ بعض الاحتياطات ضد الشركات التي تستخدم
التقنيات القديمة. من خلال تقديم حوافز خاصة للمستثمرين الأجانب، يمكن تشجيعهم على استخدام تكنولوجيا أنظف تأخذ في الاعتبار البيئة. قد تعزز وسائل الإعلام الوطنية الوعي البيئي، ويجب تعزيز شبكة الاتصال الاجتماعي مع الدول الأخرى (شهباز وآخرون 2019). بعبارة أخرى، يجب على الحكومات أن تأخذ في اعتبارها العواقب البيئية للعولمة عند تصميم سياساتها. في هذا السياق، قد تحتاج الحكومات إلى وضع معايير انبعاثات. في هذا السياق، يمكنها اتخاذ تدابير متنوعة من خلال نظام تجارة الانبعاثات (ETS) وآلية تنظيم الكربون على الحدود (CCRM). يجب على الاتحاد الأوروبي منع تسرب الكربون لجعل سياسته المناخية أكثر فعالية. نتيجةً لهذه الآلية التي ستطبق على الواردات، يتم إنشاء مصدر دخل. وبالتالي، سيتم تحفيز الدول الثالثة على تنسيق السياسات الخضراء وتقليل الانبعاثات. بالإضافة إلى مراقبة وتقليل واردات السلع ذات البصمة الكربونية العالية، ستقوم الحكومات بتطوير سياسات تسعير الكربون لمكافحة تغير المناخ. ستضمن تطوير السياسات بما يتماشى مع منظمة التجارة العالمية وأنظمة دولية أخرى الامتثال لقواعد ETS وCCRM في استيراد المنتجات ذات المنشأ من الدول الثالثة إلى الاتحاد الأوروبي (المفوضية الأوروبية (EC) 2021؛ أيدين وديغرمينجي 2023). يمكن فرض عقوبات على الشركات التي تقلل من جودة البيئة من خلال تجاهل هذه المعايير. يمكن أن تكون هذه العقوبات ضرائب كربونية، وحقوق ملوثات، وائتمانات تلوث. تمتلك مثل هذه السياسات القدرة على تحسين جودة البيئة بالإضافة إلى زيادة النمو الاقتصادي.

تم الاستنتاج أن جودة المؤسسات قللت من LCF في النمسا. بالنظر إلى تأثير جودة المؤسسات على LCF، يجب الانتباه إلى آليات المساءلة الرسمية في الهيئات التنظيمية في هذا البلد. في هذا الإطار، يمكن التحقق مما إذا كانت القوانين البيئية والقوانين التجارية مطبقة. يمكن إضافة القيم الإدارية والحكومية مثل المساءلة والشفافية وفعالية الحكومة إلى الإصلاحات المؤسسية من خلال تعزيز أنظمة الرقابة الداخلية (لي وأوزتورك 2020). ستتيح إضافة هذه الإصلاحات
لصانعي السياسات فرض قوانين حماية البيئة وربما جعل كل مواطن يفهمها. بهذه الطريقة، سيتم استبدال المؤسسات ذات الجودة المؤسسية الضعيفة بمؤسسات ذات جودة مؤسسية قوية. على العكس من ذلك، تزيد جودة المؤسسات من LCF في ألمانيا وفرنسا. يظهر أن القوانين البيئية وقوانين التجارة مطبقة في هذين البلدين. تمتلك هذه الدول ستة مؤشرات – الاستقرار السياسي، جودة التنظيم، فعالية الحكومة، سيادة القانون، المساءلة، ومكافحة الفساد – مما يساهم في تحسين جودة البيئة. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع هذه الدول بمستويات منخفضة نسبيًا من السلوكيات، بما في ذلك الضغط، والبحث عن الريع، والرشوة، والمحسوبية. تساهم المستويات المنخفضة من هذه الأنشطة في تقليل تلوث البيئة في البلدان.

تغير المناخ والقضايا البيئية تهم الاتحاد الأوروبي. نتيجة لذلك، التزم الاتحاد الأوروبي بشدة بالاستدامة البيئية في عام 2016 من خلال توقيع اتفاقية باريس للمناخ. الآن، من الضروري القضاء على الكربون والعديد من الملوثات الضارة الأخرى بسبب التحديات التي جلبها تغير المناخ نتيجة للاحتباس الحراري (الأمم المتحدة بدون تاريخ). سيتم تنفيذ مبادرتين بيئيتين رئيسيتين في عام 2019 مع الصفقة الخضراء الأوروبية، التي لديها أهداف متطابقة تقريبًا مع تلك الخاصة باتفاقية باريس للمناخ. بحلول عام 2030، يجب تقليل انبعاثات غازات الدفيئة بنسبة لا تقل عن , وفقًا لأول سياسة بيئية. يمكن أن يكون تطوير ونشر تقنيات البيئة للاتحاد الأوروبي أمرًا حاسمًا في خفض انبعاثات غازات الدفيئة. تدعم نتائج الدراسة أن التكنولوجيا البيئية تحسن جودة البيئة في النمسا. في هذا السياق، تدعم 242 براءة اختراع بيئية في النمسا في عام 2019 هذا الدور (OECD 2023). سياسة بيئية أخرى هي جعل القارة الأوروبية أول منطقة محايدة مناخيًا بحلول عام 2050. تم تقديم حزمة “Fit for 55” الخضراء المقترحة، التي تحتوي على عدة تدابير قانونية، إلى اللجنة في عام 2021 لتحقيق الأهداف البيئية التي قررها الاتحاد الأوروبي في هذا الصدد.

اعتمدت الأمم المتحدة والاتحاد الأوروبي أهداف التنمية المستدامة (SDGs) للحفاظ على جودة البيئة. يسعى SDG-7 إلى جعل أبحاث الطاقة النظيفة والتقنيات، مثل كفاءة الطاقة، والطاقة المتجددة، وتقنية الوقود الأحفوري الأنظف، أكثر وصولًا على نطاق واسع بحلول عام 2030. في هذا الوضع، هناك حاجة إلى مزيد من التعاون الدولي وتشجيع الاستثمار في قطاعات تكنولوجيا الطاقة النظيفة لتحقيق هذا الهدف. علاوة على ذلك، يسعى SDG-9 إلى تعزيز جودة البيئة من خلال تعزيز التكنولوجيا الأنظف والأكثر صداقة للبيئة بحلول عام 2003، وفقًا لقدرة كل دولة (تقرير SDG، 2023). في الدراسة، كان لزيادة استثمارات النمسا في تقنيات البيئة الأنظف تأثير إيجابي على LCF. تساهم قيمة أكبر من 1 لـ LCF في أهداف SDG وتؤثر إيجابيًا على جودة البيئة. بالإضافة إلى هذه البلدان، تزداد استخدام التقنيات الصديقة للبيئة
بدعم قوي من الجمهور، خاصة في المنطقة الأوروبية. ستزداد جودة البيئة مع توسع وتطور التكنولوجيا الصديقة للبيئة. أخيرًا، يعزز الاتحاد الأوروبي بشكل غير مباشر الاستثمارات في التكنولوجيا الصديقة للبيئة لتحقيق أهداف الصفقة الخضراء الأوروبية مع خطط وبرامج مثل هورايزون أوروبا والجيل التالي من الاتحاد الأوروبي بالتزامن مع اتفاقية باريس للمناخ ومشاريع “Fit for 55”. بالإضافة إلى ذلك، يجب تشجيع المؤسسات والباحثين من قبل صانعي السياسات على استخدام التقنيات الصديقة للبيئة. يمكن أن تأخذ هذه الحوافز شكل إعفاءات ضريبية ودعم مالي. وفقًا للنتائج التي تم الحصول عليها، يجب على صانعي السياسات التركيز على تحسين الأثر البيئي للتقنيات البيئية لتعزيز واستدامة الاستدامة البيئية. نظرًا لتسارع وتيرة القضايا البيئية مثل الازدحام، والاستهلاك المفرط، وتغير المناخ، والأسواق العالمية الجديدة، أصبح الاستثمار في هذه التقنيات البيئية أمرًا ضروريًا. لذلك، تحتاج البلدان إلى إعادة النظر في جميع أنواع سياسات الاستثمار التكنولوجي. سيساعد دمج السياسات البيئية في تشجيع إنشاء هياكل تكنولوجية أكثر وعيًا تتحكم في المخاطر والشكوك مع التطورات الناشئة في التكنولوجيا البيئية.

يمكن أن تكون هذه الدراسة دراسة إرشادية للدراسات المستقبلية حول هذا الموضوع. قد تكون آثار هذه المتغيرات على LCF موضوعًا للبحث، سواء باستخدام تقنيات منهجية مختلفة أو لدول ومجموعات دول مختلفة في المستقبل. كما كانت الدراسة مقيدة بعام 2019 بسبب توفر البيانات. قد تحلل الدراسات المستقبلية هذه القضية باستخدام بيانات موسعة. في الأدبيات، يمكن استخدام جودة المؤسسات والعولمة للتأثير على جودة البيئة. ومع ذلك، هناك قاعدة بيانات صغيرة من براءات الاختراع المتعلقة بمحتوى التقنيات البيئية. نظرًا لأنه يمكن أن يكون باحثًا في هذا المجال، يمكن توسيع أدبيات التقنيات البيئية وجودة البيئة للدراسات المستقبلية.

مساهمة المؤلف MA: التصور، مراجعة الكتابة والتحرير، المنهجية، البرمجيات، الإشراف، والتحليل الرسمي. YS: التصور ومراجعة الكتابة والتحرير. AE: التصور، مراجعة الكتابة والتحرير، والبيانات.

تمويل تم توفير تمويل الوصول المفتوح من قبل مجلس البحث العلمي والتكنولوجي في تركيا (TÜBİTAK).

توفر البيانات البيانات متاحة من المؤلف المقابل عند الطلب.

موافقة الأخلاقيات والموافقة على المشاركة غير قابلة للتطبيق.
الموافقة على النشر غير قابلة للتطبيق.

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا كانت قد تم إجراء تغييرات. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر ائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة واستخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، ستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Abid M (2016) Impact of economic, financial, and institutional factors on CO2 emissions: evidence from sub-Saharan Africa economies. Util. Policy 41:85-94
Adebayo TS, AbdulKareem HK, Kirikkaleli D, Shah MI, Abbas S (2022b) CO2 behavior amidst the COVID-19 pandemic in the United Kingdom: the role of renewable and non-renewable energy development. Renew Energ 189:492-501
Adebayo TS, Oladipupo SD, Adeshola I, Rjoub H (2022a) Wavelet analysis of the impact of renewable energy consumption and technological innovation on CO2 emissions: evidence from Portugal. Environ Sci Pollut Res 29(16):23887-23904
Ahmad M, Shabir M, Naheed R, Shehzad K (2022) How do environmental innovations and energy productivity affect the environment? Analyzing the role of economic globalization. Int J Environ Sci Technol 19(8):7527-7538
Ahmed Z, Ahmad M, Rjoub H, Kalugina OA, Hussain N (2022) Economic growth, renewable energy consumption, and ecological footprint: exploring the role of environmental regulations and democracy in sustainable development. Sustain Dev 30(4):595-605
Ahmed Z, Wang Z, Mahmood F, Hafeez M, Ali N (2019) Does globalization increase the ecological footprint? Empirical evidence from Malaysia. Environ Sci Pollut Res 26:18565-18582
Akadiri SS, Adebayo TS, Riti JS, Awosusi AA, Inusa EM (2022) The effect of financial globalization and natural resource rent on load capacity factor in India: an analysis using the dual adjustment approach. Environ Sci Pollut Res 29(59):89045-89062
Akinsola GD, Awosusi AA, Kirikkaleli D, Umarbeyli S, Adeshola I, Adebayo TS (2022) Ecological footprint, public-private partnership investment in energy, and financial development in Brazil: a gradual shift causality approach. Environ Sci Pollut Res 29(7):10077-10090
Ali HS, Zeqiraj V, Lin WL, Law SH, Yusop Z, Bare UAA, Chin L (2019) Does quality institutions promote environmental quality? Environ Sci Pollut Res 26:10446-10456
Amegavi GB, Langnel Z, Ahenkan A, Buabeng T (2022) The dynamic relationship between economic globalisation, institutional quality, and ecological footprint: evidence from Ghana. J Int Trade Econ Dev 31(6):876-893
Apergis N, Degirmenci T, Aydin M (2023) Renewable and nonrenewable energy consumption, energy technology investment, green technological innovation, and environmental sustainability inthe United States: testing the EKC and LCC hypotheses with novel Fourier estimation. Environ Sci Pollut Res 30:125570125584. https://doi.org/10.1007/s11356-023-30901-1

Awosusi AA, Adebayo TS, Kirikkaleli D, Altuntaş M (2022b) Role of technological innovation and globalization in BRICS
economies: policy towards environmental sustainability. Int J Sustain Dev World Ecol 29(7):593-610
Awosusi AA, Kutlay K, Altuntaş M, Khodjiev B, Agyekum EB, Shouran M, Kamel S (2022a) A roadmap toward achieving sustainable environment: evaluating the impact of technological innovation and globalization on load capacity factor. Int J Environ Res Public Health 19(6):3288
Aydin M, Bozatli O (2022) Do transport taxes reduce air pollution in the top 10 countries with the highest transport tax revenues? A country-specific panel data analysis. Environ Sci Pollut Res 29:54181-54192. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19651-8
Aydin M, Degirmenci T (2023) The impact of clean energy consumption, green innovation, and technological diffusion on environmental sustainability: new evidence from load capacity curve hypothesis for 10 European Union countries. Sustain Dev. https://doi.org/10.1002/sd. 2794
Aydin M, Degirmenci T, Yavuz H (2023) The influence of multifactor productivity, research and development expenditure, renewable energy consumption on ecological footprint in G7 countries: testing the Environmental Kuznets Curve Hypothesis. Environ Model Assess 28:693-708. https://doi.org/10.1007/ s10666-023-09879-0
Aydin M, Degirmenci T, Gurdal T, Yavuz H (2023a) The role of green innovation in achieving environmental sustainability in European Union countries: testing the environmental Kuznets curve hypothesis. Gondw Res 118:105-116
Aydin M, Sogut Y, Altundemir ME (2023b) Moving toward the sustainable environment of European Union countries: investigating the effect of natural resources and green budgeting on environmental quality. Resour Policy 83:103737
Aydin M, Koc P, Tumay M (2023c) Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis with recovered paper consumption, human development index, urbanization, and forest footprint. Int J Environ Sci Technol: 1-12
Bashir MF, Ma B, Shahbaz M, Jiao Z (2020) The nexus between environmental tax and carbon emissions with the roles of environmental technology and financial development. PloS One 15(11):e0242412
Borozan D (2022) Revealing the complexity in the environmental Kuznets curve set in a European multivariate framework. Environ Dev Sustain 24(7):9165-9184
Breitung J (2001) The local power of some unit root tests for panel data. In: Baltagi BH, Fomby TB, Carter Hill R (eds) Nonstationary panels, anel cointegration, and dynamic panels (Advances in Econometrics), vol 15. Emerald Group Publishing Limited, Leeds, pp 161-177. https://doi.org/10.1016/S0731-9053(00) 15006-6
Breitung J, Das S (2005) Panel unit root tests under cross-sectional dependence. Stat Neerl 59(4):414-433
Breusch TS, Pagan AR (1980) The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. Rev Econ Stud 47(1):239-253
Chudik A, Pesaran MH (2015) Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors. J Econom 188(2):393-420
Cole MA (2006) Does trade liberalization increase national energy use? Econ Lett 92(1):108-112
Copeland BR, Taylor MS (2004) Trade, growth, and the environment. J Econ Lit 42(1):7-71
Damania R, Fredriksson PG, List JA (2003) Trade liberalization, corruption, and environmental policy formation: theory and evidence. J Environ Econ Manage 46(3):490-512
Degirmencioglu Aydin N, Aydin M (2023) An environmental impact assessment of major economic sectors in Turkey: economics and law perspective. J Knowl Econ. https://doi.org/10.1007/ s13132-023-01400-y

Destek MA, Manga M (2021) Technological innovation, financialization, and ecological footprint: evidence from BEM economies. Environ Sci Pollut Res 28:21991-22001
Destek MA, Sinha A (2020) Renewable, non-renewable energy consumption, economic growth, trade openness and ecological footprint: evidence from organisation for economic co-operation and development countries. J Clean Prod 242:118537
Dong K, Sun R, Hochman G, Zeng X, Li H, Jiang H (2017) Impact of natural gas consumption on CO2 emissions: panel data evidence from China’s provinces. J Clean Prod 162:400-410
Erdogan S (2023) Linking natural resources and environmental sustainability: a panel data approach based on the load capacity curve hypothesis. Sustainable Development. https://doi.org/10. 1002/sd. 2836
Erdogan S (2024) On the impact of natural resources on environmental sustainability in African countries: a comparative approach based on the EKC and LCC hypotheses. Resour Policy 88:104492
European Commission (EC) (2021)’Fit for 55′: delivering the EU’s 2030 climate target on the way to climate neutrality, Brussels. https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/PDF/?uri= CELEX:52021DC0550&from=EN. 04.12.2023
European Council (EC) (2023) https://www.consilium.europa.eu/en/ policies/green-deal/fit-for-55-the-eu-plan-for-a-green-transition/. 24.04.2023

Fareed Z, Salem S, Adebayo TS, Pata UK, Shahzad F (2021) Role of export diversification and renewable energy on the load capacity factor in Indonesia: a fourier quantile causality approach. Fron Environ Sci 434. https://doi.org/10.3389/fenvs.2021.770152
Galli A (2015) On the rationale and policy usefulness of ecological footprint accounting: the case of Morocco. Environ Sci Policy 48:210-224
Grossman GM, Krueger AB (1991) Environmental impacts of a North American free trade agreement. Working Paper No. 3914. National Bureau of Economic Research, Cambridge

Hassan ST, Khan SUD, Xia E, Fatima H (2020) Role of institutions in correcting environmental pollution: an empirical investigation. Sustain Cities Soc 53:101901
Hassan ST, Xia E, Khan NH, Shah SMA (2019) Economic growth, natural resources, and ecological footprints: evidence from Pakistan. Environ Sci Pollut Res 26:2929-2938
Huo W, Zaman BU, Zulfiqar M, Kocak E, Shehzad K (2023) How do environmental technologies affect environmental degradation? Analyzing the direct and indirect impact of financial innovations and economic globalization. Environ Technol Innov 29:102973
Hussain M, Dogan E (2021) The role of institutional quality and envi-ronment-related technologies in environmental degradation for BRICS. J Clean Prod 304:127059
Hussain M, Khan JA (2023) The nexus of environment-related technologies and consumption-based carbon emissions in top five emitters: empirical analysis through dynamic common correlated effects estimator. Environ Sci Pollut Res 30(10):25059-25068
Hussain M, Mir GM, Usman M, Ye C, Mansoor S (2022) Analysing the role of environment-related technologies and carbon emissions in emerging economies: a step towards sustainable development. Environ Technol 43(3):367-375
Jahanger A, Usman M, Murshed M, Mahmood H, Balsalobre-Lorente D (2022) The linkages between natural resources, human capital, globalization, economic growth, financial development, and ecological footprint: the moderating role of technological innovations. Resour Policy 76:102569
Kirikkaleli D, Adebayo TS, Khan Z, Ali S (2021) Does globalization matter for ecological footprint in Turkey? Evidence from dual adjustment approach. Environ Sci Pollut Res 28(11):14009-14017

Klassen RD, Whybark DC (1999) Environmental management in operations: the selection of environmental technologies. Decis Sci 30(3):601-631
Lau LS, Choong CK, Eng YK (2014) Carbon dioxide emission, institutional quality, and economic growth: empirical evidence in Malaysia. Renew Energy 68:276-281
Le HP, Ozturk I (2020) The impacts of globalization, financial development, government expenditures, and institutional quality on CO 2 emissions in the presence of environmental Kuznets curve. Environ Sci Pollut Res 27:22680-22697
Liu X, Olanrewaju VO, Agyekum EB, El-Naggar MF, Alrashed MM, Kamel S (2022) Determinants of load capacity factor in an emerging economy: the role of green energy consumption and technological innovation. Front Environ Sci 10:2071
Ni Z, Yang J, Razzaq A (2022) How do natural resources, digitalization, and institutional governance contribute to ecological sustainability through load capacity factors in highly resource-consuming economies? Resour Policy 79:103068
North DC, Institutions IC (1990) Economic performance, vol 3. Cambridge University Press, Cambridge
OECD (2023) Patents on environment technologies. https://doi.org/10. 1787/fff120f8-en. Accessed 20 Mar 2023
Panayotou T (1993) Empirical tests and policy analysis of environmental degradation at different stages of economic development. Technology and Employment Programme Working Paper of International Labour Office Geneva
Panayotou T (2000) Globalization and environment. CID Working Paper Series 2000. Harvard University, Cambridge, MA, p 53
Panayotou T (2003) Economic growth and the environment. Econ Surv Eur 2:45-72
Pata UK, Ertugrul HM (2023) Do the Kyoto Protocol, geopolitical risks, human capital and natural resources affect the sustainability limit? A new environmental approach based on the LCC hypothesis. Resour Policy 81:103352
Pata UK, Isik C (2021) Determinants of the load capacity factor in China: a novel dynamic ARDL approach for ecological footprint accounting. Resour Policy 74:102313
Pata UK, Samour A (2022) Do renewable and nuclear energy enhance environmental quality in France? A new EKC approach with the load capacity factor. Prog Nucl Energy 149:104249
Pata UK, Caglar AE, Kartal MT, Depren SK (2023b) Evaluation of the role of clean energy technologies, human capital, urbanization, and income on the environmental quality in the United States. J Clean Prod 402:136802
Pata UK, Kartal MT, Adebayo TS, Ullah S (2023a) Enhancing environmental quality in the United States by linking biomass energy consumption and load capacity factor. Geosci Front 14(3):101531
Pesaran MH (2006) Estimation and inference in large heterogeneous panels with a multifactor error structure. Econometrica 74(4):967-1012
Pesaran MH (2021) General diagnostic tests for cross-sectional dependence in panels. Empir Econ 60(1):13-50
Pesaran MH, Yamagata T (2008) Testing slope homogeneity in large panels. J Econom 142(1):50-93
Rennen W, Martens P (2003) The globalisation timeline. Integrated Assessment 4(3):137-144
Rothstein BO, Teorell JA (2008) What is quality of government? A theory of impartial government institutions. Governance 21(2):165-190
Salman M, Long X, Dauda L, Mensah CN (2019) The impact of institutional quality on economic growth and carbon emissions: evidence from Indonesia, South Korea and Thailand. J Clean Prod 241:118331
Sarkodie SA, Adams S (2018) Renewable energy, nuclear energy, and environmental pollution: accounting for political institutional quality in South Africa. Sci Total Environ 643:1590-1601

Shahbaz M, Mahalik MK, Shahzad SJH, Hammoudeh S (2019) Testing the globalization-driven carbon emissions hypothesis: international evidence. Int Econ 158:25-38
Shahbaz M, Mallick H, Mahalik MK, Loganathan N (2015) Does globalization impede environmental quality in India? Ecol Indic 52:379-393
Shahbaz M, Shahzad SJH, Mahalik MK (2018) Is globalization detrimental to CO 2 emissions in Japan? New threshold analysis. Environ Model Assess 23:557-568
Sharif A, Saqib N, Dong K, Khan SAR (2022) Nexus between green technology innovation, green financing, and CO2 emissions in the G7 countries: the moderating role of social globalisation. Sustain Dev 30(6):1934-1946
Siche R, Pereira L, Agostinho F, Ortega E (2010) Convergence of ecological footprint and emergy analysis as a sustainability indicator of countries: Peru as case study. Commun Nonlinear Sci Numer Simul 15(10):3182-3192
Sikora A (2021) European Green Deal-legal and financial challenges of the climate change. Era Forum 21(4):681-697
Solarin SA, Bello MO (2018) Persistence of policy shocks to an environmental degradation index: the case of ecological footprint in 128 developed and developing countries. Ecol Indic 89:35-44
Stern DI (2004) The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Dev 32(8):1419-1439

Su ZW, Umar M, Kirikkaleli D, Adebayo TS (2021) Role of political risk to achieve carbon neutrality: evidence from Brazil. J Environ Manage 298:113463
United Nations (n.d.) Sustainable Development Goals Report. https:// www.un.org/sustainabledevelopment/progress-report/. 12.06.2023
Wackernagel M, Rees W (1998) Our ecological footprint: reducing human impact on the earth, vol 9 . New society publishers
Wang Y, Zhang C, Lu A, Li L, He Y, ToJo J, Zhu X (2017) A disaggregated analysis of the environmental Kuznets curve for industrial CO2 emissions in China. Appl Energy 190:172-180
Westerlund J, Edgerton DL (2008) A simple test for cointegration in dependent panels with structural breaks. Oxf Bull Econ Stat 70(5):665-704
Zeng Q, Destek MA, Khan Z, Badeeb RA, Zhang C (2023) Green innovation, foreign investment and carbon emissions: a roadmap to sustainable development via green energy and energy efficiency for BRICS economies. Int J Sust Dev World Ecol. https://doi.org/ 10.1080/13504509.2023.2268569

Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Received: 24 September 2023 / Accepted: 1 January 2024 / Published online: 10 January 2024
© The Author(s) 2024

Keywords Institutional quality Load capacity curve (LCC) Globalization Environmental sustainability Panel SDGs

Climate change and environmental degradation are critical topics on countries’ agendas today. The Twenty-six Conference of the Parties on Climate Change (COP26) has established guidelines for reducing environmental emissions for the Paris Agreement and the UN Framework Convention on Climate Change. In addition, the idea of minimizing environmental pollution is included in the 2030 Sustainable Development Goal (SDG)-7. Countries need to invest in environmental technologies to achieve these goals. These investments help increase the adoption of cleaner technologies globally (OECD 2023). Environmentally friendly technologies reduce the undesirable ecological consequences of practices, procedures, production equipment, and goods or services, such as creating new products (Klassen and Whybark 1999). The adoption of ecologically friendly technologies has increased, particularly in recent years, with
widespread popular backing. Of course, this impacts environmental sustainability (Pata et al. 2023b). Environmental technologies developed mainly in building construction, and public transport activities increase environmental sustainability. Environmental technologies play a major role in preventing environmental pollution by capturing, storing, and disposing of greenhouse gases, energy generation, transmission, and distribution. Likewise, technological innovations and environmental management in wastewater treatment and waste management offer us a more livable environment (OECD 2023). Figure 1 shows the content of environmental technologies.

Two major environmental initiatives were implemented in 2019 with the European Green Deal, which has objectives nearly identical to those of the Paris Climate Agreement. The first environmental policy calls for increasing greenhouse gas emission reductions to at least by 2030. Developing and diffusing environmental technology for the EU can be crucial in lowering greenhouse gas emissions. Another environmental objective is making the European continent the first climate-neutral zone by 2050 . The proposed “Fit for 55” green package, which comprises several legislative measures, was submitted to the commission in 2021 to achieve the environmental goals that the EU had decided upon in this respect. This harmonizing package attempts to bring about the necessary change regarding social, economic, and environmental concerns and aligns the EU with its 55% objective. The budget for the EU’s fiscal years 2021 to 2027 was designed to aid the move toward climate neutrality (Sikora 2021; European Council (EC) 2023).

Globalization has also been connected to environmental pollution in addition to environmentally sensitive technology. Globalization has hastened the integration of countries into the global market. Moreover, globalization has
impacted human existence regarding its social, economic, and environmental dimensions (Shahbaz et al. 2015; Aydin et al. 2023). Although it is difficult to give a satisfactory definition of globalization, it is generally defined as follows: It is expressed as facilitating the building of institutions at the international, national, regional, and local levels and the interaction of social, political, technological, commercial, economic, financial, and ecological processes (Rennen and Martens 2003). There are views on reducing or increasing the environmental pollution of globalization. Those who argue that globalization causes environmental pollution (Shahbaz et al. 2019) state that trade liberalization will increase with globalization, which will cause environmental pollution (Damania et al. 2003). In other words, while globalization promotes economic progress, it hastens the loss of natural resources in many emerging countries with low environmental regulations (Cole 2006; Copeland and Taylor 2004). Furthermore, growing ecological pressures brought on by globalization have resulted in changes to the ecosystem, environmental waste, a loss of biodiversity, and pollution (Panayotou 2000). On the other hand, those who argue that globalization improves environmental quality have stated that they will use more environmentally friendly technologies that do not cause environmental pollution as countries reach higher levels of economic growth (Stern 2004). This increases the environmental quality.

Along with globalization, the quality of institutions is also crucial in terms of environmental sustainability. Institutions are responsible for economic transactions and constitute laws and regulations that create social contracts to support or constrain organizational actions (North and Institutions 1990; Rothstein and Teorell 2008). Institutions determine the level of trade done to an economy. Boosting economic expansion can then have an impact on environmental

degradation. Institutional quality includes six variables (political stability, regulatory quality, government efficacy, rule of law, accountability, and control of corruption) that help prevent environmental degradation. Moreover, it is predicted that environmental pollution will be higher in organizations that engage in bribery, rent-seeking, nepotism, and lobbying. Economies with weak institutions may face distinct environmental implications than those with robust institutions in this setting. Consequently, we must assess how institutional quality affects the environment to attain environmental sustainability (Amegavi et al. 2022). Figure 2 shows the institutional quality indicators.

A lot of research in the environmental literature (e.g., Dong et al. 2017; Wang et al. 2017; Hussain et al. 2022; Adebayo et al. 2022b; Hussain and Khan 2023; Zeng et al. 2023; Aydin and Bozatli 2022) employed carbon emissions as an ecological indicator. Degradation of the environment was measured using the ecological footprint in further research (Galli 2015; Solarin and Bello 2018; Kirikkaleli et al. 2021; Degirmencioglu Aydin and Aydin 2023; Aydin et al. 2023c). First used by Wackernagel and Rees (1998), ECOF only analyzes environmental degradation caused by human demand for natural resources. Several research studies have looked at the impact of environmental variables on ECOF, but none have looked at the supply side (biocapacity). The load capacity factor (LCF), developed by Siche et al. (2010), is a relatively new and widely used statistic. This is because the environment includes both the supply and demand sides (Pata and Isik 2021). In recent studies, the LCF has also been used as an ecological indicator (Fareed et al. 2021; Pata and Samour 2022; Awosusi et al. 2022a; Pata et al. 2023a; Pata et al. 2023b, Erdogan 2023; Erdogan 2024). LCF simultaneously assesses anthropogenic pressures on water, soil, and air and nature’s ability to respond to these pressures. LCF is calculated as biocapacity/ECOF and is an important and ideal indicator for assessing environmental sustainability. If
this factor shows a value less than 1 , it means that the environmental situation is unsustainable. A value greater than 1 indicates that the biocapacity is greater than ECOF. This means that natural resources can absorb human pressure and show ecological sustainability. LCF equal to 1 represents the environmental sustainability limit (Pata et al. 2023b). LCF is a more comprehensive instrument than carbon emissions and ECOF. Therefore, it provides a more complete and comprehensive contribution compared to previous environmental research (Awosusi et al. 2022a). In the LCF theory, the application of EKC works as an inverse mechanism according to carbon dioxide and ECOF. This is because LCF stands for ecological quality. The long-run revenue elasticity must be higher than the short-run to be valid (Pata et al. 2023a).

Economic growth is another critical environmental issue. Grossman and Krueger (1991) introduced the environmental Kuznets curve (EKC) to the literature, explaining an inverted U-shaped link between economic expansion and environmental improvement. The growth in gross national product up to the threshold amount increases environmental pollution in this curve. Environmental quality improves as income increases after reaching the threshold (Panayotou 1993). In other words, one of the causes for the growth in environmental quality after this threshold is that countries embrace environmentally friendly production technologies. Accordingly, the goal of government policy should be to shift the dynamics of economic growth in favor of green growth progressively (Aydin and Bozatli 2022). Besides the EKC hypothesis, the load capacity curve (LCC) hypothesis has recently been used as an environmental quality proxy. In this context, there is a U-shaped relationship between LCF and national income. In the first stages, as income increases, it leads to a decrease in environmental quality. Namely, it decreases the LCF. Thanks to economic growth, countries can turn to cleaner production technologies after a certain income. Environmental quality may be improved

by raising environmental awareness. The LCC hypothesis describes the U-shaped link between income and LCF (Pata and Ertugrul 2023).

Europe is one of the regions with an ecological deficit, meaning it consumes more than it has. It is seen that ECOF is above biocapacity in Europe in all the years in Fig. 3. This situation is undesirable for European countries in terms of environmental sustainability. Due to the lower-than-expected environmental quality in Europe, the investigation of the variables affecting the LCF stands out as an important research topic.

The ten countries investing in the highest environmental technology in the EU-Germany, Austria, Denmark, Finland, France, Netherlands, Spain, Italy, Sweden, and Switzerland-represent the country group of our study. The study investigates the connections between environmental technologies, globalization, institutional quality, and the load capacity factor for selected EU countries. The primary purpose of this study is to examine the role of environmentally friendly technologies in achieving sustainable environmental quality in European Union countries. Reducing environmental pollution is an important problem for many countries. To solve this problem, it is necessary to achieve the SDG-7 and SDG-9 goals. An LCF value greater than 1 contributes to the SDG targets for countries. Therefore, this study aims to achieve the SDG targets as well. It is seen that there is an intricate link between institutional quality, globalization, and environmental technologies for a sustainable environment. The first condition for the diffusion of environmental technologies across sectors is to ensure governance at the country level. In this context, institutional quality and environmental sustainability interact. The effects of these factors on environmental sustainability may vary depending on each other. In addition, the following points stated in the study are expected to contribute to the literature. (i) Adopting the load capacity factor as an indicator of environmental
quality, the relationship between environmental technologies, globalization, institutional quality, and environmental degradation is the first study for selected EU countries. (ii) The amount of literature in which the load capacity factor has been examined within the framework of the LCC hypothesis is quite limited. (iii) How does the spread and development of environmentally friendly technologies impact the environment in European Union countries? The investigation explores how environmentally friendly technology affects long-term environmental quality as determined by LCF to provide a solution to this topic. The influence of institutional quality, economic growth, and globalization on LCF for the top ten EU countries investing in environmental technology is examined in this context. At this point, it is the first study to examine the effect of variables that interact and form a collective force for each other on environmental sustainability. (iv) International documents and declarations such as the United Nations Environment Programme, Paris Climate Agreement, UNFCCC, and Fit for 55 have imposed an obligation on the European Union countries to invest in environmental technologies. Considering all these obligations, this country group has been selected to obtain more efficient results. At the same time, other EU countries were not considered due to data limitations. By considering these countries, policy inferences were made for all EU countries. (v) Additionally, the new econometric approach utilized in the study produces reliable results, and (vi) this study results in fruitful policy recommendations for selected EU countries regarding the relationship between environmental technologies, globalization, institutional quality, and load capacity of economic growth.

This study is organized as follows. The second part introduces the literature. The third section describes the data and model. The fourth section presents the methodology and empirical results. The last part introduces the conclusion and policy recommendations.

The impact of environmental technologies, globalization, institutional quality, and economic growth on the LCF has been examined for Germany, Austria, Denmark, Finland, France, Netherlands, Spain, Italy, Sweden, and Switzerland, which have made the most investments in environmental technologies among EU countries. When the research in the literature on this issue is analyzed, it becomes clear that the factors provide various outcomes. Among the reasons for obtaining different results is that the method used in the test differs because the country group and data range are different. Studies related to the mentioned literature are as follows.

In the environmental literature, while CO2 emissions were used as an ecological indicator in previous studies, ECOF was used to measure environmental degradation in later studies. One of these studies is the study of Adebayo et al. (2022a). In this study, they examined the data for Portugal between 1980 and 2019. Innovative Morlet wavelet analysis reveals a new perspective on the link between technological innovation and carbon dioxide emissions. Morlet wavelet analysis shows that the technological innovation variable contributes positively to carbon emissions. Su et al. (2021) studied the link between the carbon dioxide emissions of the technological innovation variable using Bayer and Hanck cointegration, DOLS, and CCR causality tests in their study using quarterly data for Brazil between 1990 and 2018. According to the study’s findings, the variables have a long-term relationship. Furthermore, the results of DOLS and CCR show that increased technical innovation raises carbon dioxide emissions. In their study of the G7, Sharif et al. (2022) look at the contribution of green technology innovation to lowering carbon emissions. With data spanning 1995 to 2019, enhanced cross-section ARDL analysis was employed in the study. The results of the study show that green technology innovation harms carbon emissions. For big emerging market (BEM) nations, Destek and Manga (2021) seek to ascertain how technological innovation affects carbon emissions as well as ECOF. In this context, the effect of technological development on environmental degradation has been examined. For the abovementioned country, the data between 1995 and 2016 were analyzed using second-generation panel data. The study’s conclusions demonstrate that technological innovation successfully lowers carbon emissions. On ECOF, it has no appreciable impact.

Therefore, a 1% increase in technological advances results in a reduction in carbon emissions. Hussain and Dogan (2021) analysis of BRICS countries spans 1992-2016. This report recommends investing in environmental technology to lower ECOF. Ahmad et al. (2022) discovered similar results: environmental technologies minimize pollutants. Using data from 1990 to 2017, Akinsola et al. (2022) looked at the BRICS. The panel quantile regression model was used to conduct the study to determine the impact of technical innovation on ECOF. The findings show that technological innovation raises ECOF. In a study conducted in China between 1991 and 2017, Huo et al. (2023) discovered that environmental technologies increase ECOF.

In the latest investigations, LCF is used as an ecological indicator. Awosusi et al. (2022b) used data from 1980 to 2017 in their study of South Africa. In the study using the ARDL method, it has been proven that technological innovation improves environmental quality. Also, the analysis’s finding that the short-run coefficient value is less than the long-run elasticity supports the peripheral Kuznets curve theory. Additionally, both short-term and long-term LCF are predicted by technological advancement. Liu et al. (2022) used the ARDL bound test for Brazil with data from 1990 to 2018. They evaluated the impact of technological innovation on the LCF. According to the results of the study, it has been proven that there is a long-term interrelationship between the selected indicators. Technological innovations significantly improve ecological quality. At the same time, technological innovation gives rise to LCF, which suggests that it can predict environmental quality in the long run. Pata et al. (2023b) examine the effect of clean energy technologies on LCF in their study in the USA. The ARDL model was used in the study, which was conducted with data between 1974 and 2018. The results of the empirical study concluded that clean energy technologies do not affect LCF.

Recently, as different globalization indices have been developed, the relationship between environmental pollution and globalization has become the focus again. The literature has two opposing viewpoints on the relationship between globalization and environmental contamination. The first of these claims is that globalization reduces pollution. In this regard, a study from 1990 to 2016 looked at the relationship between globalization and ECOF in 73 developing nations. According to this study, globalization reduces ECOF in Africa and South America. Furthermore, the environmental Kuznets curve validates this study’s African, Latin American, and Caribbean countries. That does not, however, apply to Asian countries (Jahanger et al. 2022). Akinsola et al.
(2022) used the data covering 1990 and 2017 in their study of BRICS countries. As a result of the study, globalization significantly reduces ECOF. The advocates of the second view stated that globalization increases environmental pollution. In this view, Shahbaz et al. (2018) investigated the impact of globalization on CO2 emissions in Japan from 1971 to 2014. According to the findings, it was stated that globalization negatively affected the environment in Japan. Sharif et al. (2022) used cross-section augmented ARDL analysis with the data covering 1995-2019 for the G7 countries. Social globalization has proven to have a positive effect on carbon emissions. In addition to these two views, some studies show that the impact of globalization on environmental pollution is neutral. In this respect, the relationship between globalization and ECOF was examined for Malaysia in the period 1971-2014. In the study, Bayer and Hanck cointegration test was performed, and cointegration was determined. The results showed that globalization is not an essential determinant of ECOF (Ahmed et al. 2019).

Only some research includes globalization, LCF factors, and the association between globalization and carbon emission-ECOF. One of these recently reviewed studies is the study of Awosusi et al. (2022b). Their study examining South Africa used data from 1980 to 2017. In the analysis using the ARDL method, it has been proven that globalization increases LCF. In another study, Akadiri et al. (2022) used 1970-2017 data for India in their article study. The study explores the impact of financial globalization on LCF. Empirical results have proven a favorable relationship between financial globalization and LCF.

The impact of various institutional indicators on LCF, as well as ECOF for many countries and country groups, has been examined. In this framework, Lau et al. (2014) use the boundary test hypothesis to explore the relationship between institutional quality and carbon emissions and Malaysia’s economic development from 1984 to 2008. After the study, they concluded that when institutional quality characteristics and carbon emissions interact, quality institutions can lower carbon emissions and enhance environmental quality while promoting economic growth. The purpose of Abid (2016) research is to examine the effects of institutional, financial, and economic changes on CO2 emissions for 25 sub-Saharan African nations between 1996 and 2011. As a result of the study, he discovered that democracy and government stability suppressed carbon emissions in subSaharan African countries. Using time series data from 1971 to 2017, Sarkodie and Adams (2018) proved that political and institutional quality negatively predicts CO2 in South Africa. In their study, Salman et al. (2019) investigate the impact of institutional quality on the growth-emission link
in a panel of three East Asian countries (Indonesia, South Korea, and Thailand) with data from 1990 to 2016. According to the panel cointegration test result, there is a positive and significant relationship between institutional quality and carbon emissions. Ali et al. (2019) concluded that institutional quality, including bureaucratic quality, legal system, and corruption control indicators, reduces CO2 emissions in 47 developing countries. For 47 emerging markets and emerging economies (EMDEs), which Le and Ozturk (2020) discussed, CADF and CIPS unit root tests were used in panel data between 1990 and 2014. The results of the study show that the quality of government spending in emerging market economies increases CO2 emissions through increased economic activities. Using data from 1984 to 2016, Hassan et al. (2020) employed an autoregressive distributed lag model (ARDL) for Pakistan. The study’s findings indicate that institutional quality in Pakistan contributes to rising CO2 emissions. Ni et al. (2022) examine the importance of institutional quality in improving the LCF of high resourceconsuming economies with data from 1996 to 2019. Longterm results in the study prove that institutional quality improves LCF.

Two opposing theoretical views exist on the relationship between economic growth and ECOF (Panayotou 2003). The first theory states that economic growth reduces environmental quality by increasing ECOF (Bashir et al. 2020). In this context, Ahmed et al. (2019) analyzed the relationship between economic growth in Malaysia and ECOF using panel data for 1971-2014. The results are in the same direction as the first theory. In their study, Ahmed et al. (2022) examined the association between economic growth and ECOF for the G7 countries from 1985 to 2017. Empirical research points to the fact that economic growth raises ECOF. Akinsola et al. (2022) used data from 1983 to 2017 to study the effect of economic growth on ECOF in Brazil. Economic growth, according to the findings, promotes environmental damage. The second argument, on the other hand, contends that economic expansion significantly lowers ECOF (Hassan et al. 2019). The second theory argues that economic growth and ECOF have an inverse U-shaped connection (Destek and Sinha 2020). This connection predicts that trade and consumer trends will shift as the economy expands in favor of more environmentally friendly items. In this instance, products that cause less environmental harm will be produced, reducing ECOF and improving environmental quality (Borozan 2022). Aydin et al. (2023b) analyzed the relationship between economic growth and ECOF for 20 EU countries between 1990 and 2018. Empirical research has concluded that economic growth increases ECOF.

On the other hand, recent studies have focused on the relationship between economic growth and LCF. Some of these studies are from Liu et al. (2022), who used the ARDL bound test for Brazil with data between 1990 and 2018. They evaluated the impact of economic growth on the LCF. According to the results of the study, it has been proven that there is a long-term interrelationship between the selected indicators. Long-term resilience and economic growth deteriorate ecological quality. At the same time, economic expansion results in the LCF, which implies that it has the potential to forecast environmental quality over the long term. Awosusi et al. (2022b) used the data from 1980 to 2017 with the ARDL model for South Africa. Economic growth harms LCF. Akadiri et al. (2022) used the 1970-2017 annual data for India. The experimental results indicate a favorable correlation between economic growth and LCF.

This study investigated the validation of the LCC hypothesis in ten countries (Germany, Austria, Denmark, Finland, France, Netherlands, Spain, Italy, Sweden, and Switzerland) that invest in the highest environmental technology in the European Union. The description and sources of the variables used in this study are explained in Table 1. The LCC hypothesis is tested with four explanatory variables: environmental technologies, globalization, institutional quality, and economic growth. This relationship is modeled in Eq. 1.

The empirical analysis part of this study was planned in four stages. These stages are presented in Fig. 4. Accordingly, the first step is the test of cross-sectional dependence (CSD) and slope homogeneity. Panel data produced by several cross-section units must take into account CSD. CSD has increased its importance for many time series with the effect of globalization. In this study, three different tests
were used to test cross-section dependence. These tests are CDLM1, CDLM2, and CD, developed by Pesaran (2021) and Breusch and Pagan (1980). The homogeneity of Model 1 slopes is investigated using the Delta tests proposed by Pesaran and Yamagata (2008). Table 2 introduces these test results. According to the results, there is a CSD and heterogeneity of both variables and Model 1.

We investigated the variable’s stationarity in the second step of the empirical analysis using the Breitung (2001)-Breitung and Das (2005) unit root test. This test allows crosssection dependence and has a good small sample property. The null and alternative hypotheses of this test are unit root and stationarity, respectively. Table 3 introduces the unit root test results. The results show that all variables are stationary at the first difference while they have a unit root at the level. In this case, the variables are . This prior information is essential in selecting the cointegration test, which constitutes the third step of the analysis.

We explore the long-run relationship between variables in Model 1 using Westerlund and Edgerton (2008) panel cointegration test. This test takes into account cross-section dependence and structural breaks. The cointegration model for this test is as follows.

where is a residual. The panel test statistics to test the null of no cointegration against the alternative hypothesis are defined as follows.

where and are the least square estimate and the estimated standard errors.

Panel cointegration test results are reported in Table 4. According to the cointegration test results, the load capacity factor and other explanatory variables move together in the long

, and denote rejection of the null hypothesis at , and levels of significance, respectively. Probabilities are in parentheses

The long-run coefficients of both estimators have validated the LCC hypothesis. On the other hand, the other explanatory variables have insignificant effects on the load capacity factor for both estimators. Lastly, we estimated each country’s long-run coefficients using the DCCE estimator. These results are reported in Table 6.

The long-run coefficients can be explained as follows: firstly, the LCC hypothesis is valid only for Spain. Accordingly, lngdp decreases the lnlcf until the threshold value, increasing the lnlcf when this threshold value is exceeded in Spain. Secondly, environmental technologies increase the load capacity factor in Austria. For other countries, there is no significant relationship. Thirdly, globalization decreases the load capacity factor in Austria. Lastly, institutional quality reduces the load capacity factor in Austria while increasing it in Germany and France.

This study explores the impact of environmental technologies, institutional quality, globalization, and economic growth on LCF. The study selected ten countries (Germany,

Bold values indicate robust results that are significant for both estimators
, and denote rejection of the null hypothesis at , and levels of significance, respectively

Austria, Denmark, Finland, France, Netherlands, Spain, Italy, Sweden, and Switzerland) that invest in the highest environmental technology in the EU. The data range of the study covers the years 1990 to 2019. According to both long-run estimators, the LCC hypothesis was found valid when the panel was evaluated. On the other hand, the LCC hypothesis is valid only for Spain. In this context, it has been determined that after a certain threshold for Spain, with the increase in economic growth, this country tends to have cleaner production technologies. With the widespread use of environmentally friendly production technologies, environmental pollution has decreased in the country. Good results have been obtained from the environmental protection regulations made in this country. Governments of other countries in the study must review their environmental measures to improve environmental quality.

Other study findings include environmental technologies for Austria increasing LCF. This finding is consistent with the investigations of Destek and Manga (2021), Hussain and Dogan (2021), Sharif et al. (2022), Ahmad et al. (2022), Awosusi et al. (2022b), Liu et al. (2022), Aydin et al. (2023a), and Apergis et al. (2023). The globalization variable reduces the LCF for Austria. The decrease in environmental quality with the increase of globalization is compatible with the results of the studies of Shahbaz et al. (2018) and Sharif et al. (2022). The institutional quality variable decreases LCF for Austria and increases it for Germany and France. These results are consistent with Salman et al. (2019), Le and Ozturk (2020), Hassan et al. (2020), Lau et al. (2014), Abid (2016), Sarkodie and Adams (2018), Ali et al. (2019), and Ni et al. (2022).

According to the results, it was determined that globalization decreased the LCF in Austria. In this framework, policymakers in the country in question can create environmental policies to measure the environmental viability of international investments or foreign direct investments. In addition, they can take some precautions against companies using
old technologies. By offering special incentives to foreign investors, they can be encouraged to use cleaner technology that considers the environment. The national media may enhance environmental awareness, and the social contact network with other nations should be strengthened (Shahbaz et al. 2019). In other words, governments should consider globalization’s environmental consequences when designing their policies. In this context, governments may need to set emission standards. In this context, they can take various measures through the Emissions Trading System (ETS) and the Border Carbon Regulation Mechanism (CCRM). The EU has to prevent carbon leakage to make its climate policy more effective. As a result of this mechanism to be applied to imports, a source of income is created. Thus, third countries will be incentivized to harmonize green policies and reduce emissions. In addition to monitoring and reducing imports of goods with high carbon footprints, governments will develop carbon pricing policies to combat climate change. Developing policies in line with the World Trade Organization and other international systems will ensure compliance with ETS and CCRM rules in importing third-country origin products into the EU (European Commission (EC) 2021; Aydin and Degirmenci 2023). Companies that reduce environmental quality by ignoring these standards can be sanctioned. These sanctions can be carbon taxes, pollutant rights, and pollution credits. Such policies have the power to improve environmental quality as well as increase economic growth.

It was concluded that institutional quality decreased the LCF in Austria. Considering the impact of institutional quality on the LCF, attention needs to be paid to formal accountability mechanisms in regulatory bodies in this country. In this framework, it can be checked whether environmental regulations and commercial laws are applied. Administrative and governance values such as accountability, transparency, and government effectiveness can be added to institutional reforms by strengthening internal control systems (Le and Ozturk 2020). Adding these reforms will enable
policymakers to enforce environmental protection laws and possibly make every citizen understand them. This way, institutions with relatively weak institutional quality will be replaced by institutions with solid institutional quality. Conversely, institutional quality increases the LCF in Germany and France. It shows that environmental regulations and trade laws are implemented in these two countries. These nations have six indicators-political stability, regulatory quality, government efficacy, the rule of law, accountability, and corruption control-contributing to higher environmental quality. Additionally, these nations have relatively low levels of behaviors, including lobbying, rent-seeking, bribery, and nepotism. The low level of these activities contributes to the countries’ decreased environmental pollution.

Climate change and environmental issues are of interest to the EU. As a result, the EU strongly committed to environmental sustainability in 2016 by signing the Paris Climate Agreement. It is now required to eliminate carbon and several other harmful pollutants due to the challenges brought on by climate change due to global warming (United Nations n.d.). Two major environmental initiatives will be implemented in 2019 with the European Green Deal, which has objectives nearly identical to those of the Paris Climate Agreement. By 2030, greenhouse gas emissions must be reduced by at least , according to the first environmental policy. Developing and diffusing environmental technologies for the EU can be crucial in lowering greenhouse gas emissions. The study’s findings support that environmental technology improves Austria’s environmental quality. In this context, 242 environmental patents in Austria in 2019 support this role (OECD 2023). Another environmental policy is making the European continent the first climate-neutral zone by 2050 . The proposed “Fit for 55” green package, which contains several legal measures, was submitted to the commission in 2021 to meet the environmental objectives that the EU had decided upon in this respect.

The UN and the EU adopted the Sustainable Development Goals (SDGs) to preserve environmental quality. SDG-7 aspires to make clean energy research and technologies, such as energy efficiency, renewable energy, and cleaner fossil fuel technology, more widely accessible by 2030 . In this situation, greater international collaboration and encouragement of investment in clean energy technology sectors are required to attain this goal. Furthermore, SDG-9 seeks to enhance environmental quality by promoting cleaner and more environmentally friendly technology by 2003, per each nation’s capacity (SDG Report, 2023). In the study, the increase in Austria’s investments in cleaner environmental technologies positively affected LCF. A value greater than 1 for LCF contributes to SDG targets and positively affects environmental quality. In addition to these countries, the use of environmentally friendly technologies is increasing
with strong public support, especially in the European region. Environmental quality will rise as environmentally friendly technology expands and develops. Finally, the EU indirectly promotes investments in environmentally friendly technology to accomplish the aims of the European Green Deal with plans and programs like Horizon Europe and Next, Generation EU in conjunction with the Paris Climate Agreement and the “Fit for 55 ” projects. Additionally, institutions and researchers should be encouraged by policymakers to employ ecofriendly technologies. These incentives can take the form of tax exemptions and subsidies. In line with the results obtained, policymakers should focus on improving the environmental impact of environmental technologies to promote and sustain environmental sustainability. Given the accelerating pace of environmental issues such as overcrowding, overconsumption, climate change, and new global markets, investing in these environmental technologies has become imperative. Therefore, countries need to reconsider all kinds of technological investment policies. Integrating environmental policies will encourage the creation of more informed technology structures that control risks and uncertainties with emerging developments in environmental technology.

This study can be a guiding study for future studies on this subject. The effects of these variables on LCF may be the subject of research, both by using different methodological techniques and for distinct nations and nation groups in the future. The study was also restricted to 2019 due to data availability. Future studies may analyze this issue using extended data. In the literature, institutional quality and globalization can be used to affect environmental quality. However, there is a small database of patents related to the content of environmental technologies. Since he can be a researcher in this field, the environmental technologies and environmental quality literature can be expanded for future studies.

Author contribution MA: conceptualization, writing-review and editing, methodology, software, supervision, and formal analysis. YS: conceptualization and writing-review and editing. AE: conceptualization, writing-review and editing, and data.

Funding Open access funding provided by the Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TÜBİTAK).

Data availability The data is accessible from the corresponding author upon request.

Ethics approval and consent to participate Not applicable.
Consent for publication Not applicable.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Abid M (2016) Impact of economic, financial, and institutional factors on CO2 emissions: evidence from sub-Saharan Africa economies. Util. Policy 41:85-94
Adebayo TS, AbdulKareem HK, Kirikkaleli D, Shah MI, Abbas S (2022b) CO2 behavior amidst the COVID-19 pandemic in the United Kingdom: the role of renewable and non-renewable energy development. Renew Energ 189:492-501
Adebayo TS, Oladipupo SD, Adeshola I, Rjoub H (2022a) Wavelet analysis of the impact of renewable energy consumption and technological innovation on CO2 emissions: evidence from Portugal. Environ Sci Pollut Res 29(16):23887-23904
Ahmad M, Shabir M, Naheed R, Shehzad K (2022) How do environmental innovations and energy productivity affect the environment? Analyzing the role of economic globalization. Int J Environ Sci Technol 19(8):7527-7538
Ahmed Z, Ahmad M, Rjoub H, Kalugina OA, Hussain N (2022) Economic growth, renewable energy consumption, and ecological footprint: exploring the role of environmental regulations and democracy in sustainable development. Sustain Dev 30(4):595-605
Ahmed Z, Wang Z, Mahmood F, Hafeez M, Ali N (2019) Does globalization increase the ecological footprint? Empirical evidence from Malaysia. Environ Sci Pollut Res 26:18565-18582
Akadiri SS, Adebayo TS, Riti JS, Awosusi AA, Inusa EM (2022) The effect of financial globalization and natural resource rent on load capacity factor in India: an analysis using the dual adjustment approach. Environ Sci Pollut Res 29(59):89045-89062
Akinsola GD, Awosusi AA, Kirikkaleli D, Umarbeyli S, Adeshola I, Adebayo TS (2022) Ecological footprint, public-private partnership investment in energy, and financial development in Brazil: a gradual shift causality approach. Environ Sci Pollut Res 29(7):10077-10090
Ali HS, Zeqiraj V, Lin WL, Law SH, Yusop Z, Bare UAA, Chin L (2019) Does quality institutions promote environmental quality? Environ Sci Pollut Res 26:10446-10456
Amegavi GB, Langnel Z, Ahenkan A, Buabeng T (2022) The dynamic relationship between economic globalisation, institutional quality, and ecological footprint: evidence from Ghana. J Int Trade Econ Dev 31(6):876-893
Apergis N, Degirmenci T, Aydin M (2023) Renewable and nonrenewable energy consumption, energy technology investment, green technological innovation, and environmental sustainability inthe United States: testing the EKC and LCC hypotheses with novel Fourier estimation. Environ Sci Pollut Res 30:125570125584. https://doi.org/10.1007/s11356-023-30901-1

Awosusi AA, Adebayo TS, Kirikkaleli D, Altuntaş M (2022b) Role of technological innovation and globalization in BRICS
economies: policy towards environmental sustainability. Int J Sustain Dev World Ecol 29(7):593-610
Awosusi AA, Kutlay K, Altuntaş M, Khodjiev B, Agyekum EB, Shouran M, Kamel S (2022a) A roadmap toward achieving sustainable environment: evaluating the impact of technological innovation and globalization on load capacity factor. Int J Environ Res Public Health 19(6):3288
Aydin M, Bozatli O (2022) Do transport taxes reduce air pollution in the top 10 countries with the highest transport tax revenues? A country-specific panel data analysis. Environ Sci Pollut Res 29:54181-54192. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19651-8
Aydin M, Degirmenci T (2023) The impact of clean energy consumption, green innovation, and technological diffusion on environmental sustainability: new evidence from load capacity curve hypothesis for 10 European Union countries. Sustain Dev. https://doi.org/10.1002/sd. 2794
Aydin M, Degirmenci T, Yavuz H (2023) The influence of multifactor productivity, research and development expenditure, renewable energy consumption on ecological footprint in G7 countries: testing the Environmental Kuznets Curve Hypothesis. Environ Model Assess 28:693-708. https://doi.org/10.1007/ s10666-023-09879-0
Aydin M, Degirmenci T, Gurdal T, Yavuz H (2023a) The role of green innovation in achieving environmental sustainability in European Union countries: testing the environmental Kuznets curve hypothesis. Gondw Res 118:105-116
Aydin M, Sogut Y, Altundemir ME (2023b) Moving toward the sustainable environment of European Union countries: investigating the effect of natural resources and green budgeting on environmental quality. Resour Policy 83:103737
Aydin M, Koc P, Tumay M (2023c) Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis with recovered paper consumption, human development index, urbanization, and forest footprint. Int J Environ Sci Technol: 1-12
Bashir MF, Ma B, Shahbaz M, Jiao Z (2020) The nexus between environmental tax and carbon emissions with the roles of environmental technology and financial development. PloS One 15(11):e0242412
Borozan D (2022) Revealing the complexity in the environmental Kuznets curve set in a European multivariate framework. Environ Dev Sustain 24(7):9165-9184
Breitung J (2001) The local power of some unit root tests for panel data. In: Baltagi BH, Fomby TB, Carter Hill R (eds) Nonstationary panels, anel cointegration, and dynamic panels (Advances in Econometrics), vol 15. Emerald Group Publishing Limited, Leeds, pp 161-177. https://doi.org/10.1016/S0731-9053(00) 15006-6
Breitung J, Das S (2005) Panel unit root tests under cross-sectional dependence. Stat Neerl 59(4):414-433
Breusch TS, Pagan AR (1980) The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. Rev Econ Stud 47(1):239-253
Chudik A, Pesaran MH (2015) Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors. J Econom 188(2):393-420
Cole MA (2006) Does trade liberalization increase national energy use? Econ Lett 92(1):108-112
Copeland BR, Taylor MS (2004) Trade, growth, and the environment. J Econ Lit 42(1):7-71
Damania R, Fredriksson PG, List JA (2003) Trade liberalization, corruption, and environmental policy formation: theory and evidence. J Environ Econ Manage 46(3):490-512
Degirmencioglu Aydin N, Aydin M (2023) An environmental impact assessment of major economic sectors in Turkey: economics and law perspective. J Knowl Econ. https://doi.org/10.1007/ s13132-023-01400-y

Destek MA, Manga M (2021) Technological innovation, financialization, and ecological footprint: evidence from BEM economies. Environ Sci Pollut Res 28:21991-22001
Destek MA, Sinha A (2020) Renewable, non-renewable energy consumption, economic growth, trade openness and ecological footprint: evidence from organisation for economic co-operation and development countries. J Clean Prod 242:118537
Dong K, Sun R, Hochman G, Zeng X, Li H, Jiang H (2017) Impact of natural gas consumption on CO2 emissions: panel data evidence from China’s provinces. J Clean Prod 162:400-410
Erdogan S (2023) Linking natural resources and environmental sustainability: a panel data approach based on the load capacity curve hypothesis. Sustainable Development. https://doi.org/10. 1002/sd. 2836
Erdogan S (2024) On the impact of natural resources on environmental sustainability in African countries: a comparative approach based on the EKC and LCC hypotheses. Resour Policy 88:104492
European Commission (EC) (2021)’Fit for 55′: delivering the EU’s 2030 climate target on the way to climate neutrality, Brussels. https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/PDF/?uri= CELEX:52021DC0550&from=EN. 04.12.2023
European Council (EC) (2023) https://www.consilium.europa.eu/en/ policies/green-deal/fit-for-55-the-eu-plan-for-a-green-transition/. 24.04.2023

Fareed Z, Salem S, Adebayo TS, Pata UK, Shahzad F (2021) Role of export diversification and renewable energy on the load capacity factor in Indonesia: a fourier quantile causality approach. Fron Environ Sci 434. https://doi.org/10.3389/fenvs.2021.770152
Galli A (2015) On the rationale and policy usefulness of ecological footprint accounting: the case of Morocco. Environ Sci Policy 48:210-224
Grossman GM, Krueger AB (1991) Environmental impacts of a North American free trade agreement. Working Paper No. 3914. National Bureau of Economic Research, Cambridge

Hassan ST, Khan SUD, Xia E, Fatima H (2020) Role of institutions in correcting environmental pollution: an empirical investigation. Sustain Cities Soc 53:101901
Hassan ST, Xia E, Khan NH, Shah SMA (2019) Economic growth, natural resources, and ecological footprints: evidence from Pakistan. Environ Sci Pollut Res 26:2929-2938
Huo W, Zaman BU, Zulfiqar M, Kocak E, Shehzad K (2023) How do environmental technologies affect environmental degradation? Analyzing the direct and indirect impact of financial innovations and economic globalization. Environ Technol Innov 29:102973
Hussain M, Dogan E (2021) The role of institutional quality and envi-ronment-related technologies in environmental degradation for BRICS. J Clean Prod 304:127059
Hussain M, Khan JA (2023) The nexus of environment-related technologies and consumption-based carbon emissions in top five emitters: empirical analysis through dynamic common correlated effects estimator. Environ Sci Pollut Res 30(10):25059-25068
Hussain M, Mir GM, Usman M, Ye C, Mansoor S (2022) Analysing the role of environment-related technologies and carbon emissions in emerging economies: a step towards sustainable development. Environ Technol 43(3):367-375
Jahanger A, Usman M, Murshed M, Mahmood H, Balsalobre-Lorente D (2022) The linkages between natural resources, human capital, globalization, economic growth, financial development, and ecological footprint: the moderating role of technological innovations. Resour Policy 76:102569
Kirikkaleli D, Adebayo TS, Khan Z, Ali S (2021) Does globalization matter for ecological footprint in Turkey? Evidence from dual adjustment approach. Environ Sci Pollut Res 28(11):14009-14017

Klassen RD, Whybark DC (1999) Environmental management in operations: the selection of environmental technologies. Decis Sci 30(3):601-631
Lau LS, Choong CK, Eng YK (2014) Carbon dioxide emission, institutional quality, and economic growth: empirical evidence in Malaysia. Renew Energy 68:276-281
Le HP, Ozturk I (2020) The impacts of globalization, financial development, government expenditures, and institutional quality on CO 2 emissions in the presence of environmental Kuznets curve. Environ Sci Pollut Res 27:22680-22697
Liu X, Olanrewaju VO, Agyekum EB, El-Naggar MF, Alrashed MM, Kamel S (2022) Determinants of load capacity factor in an emerging economy: the role of green energy consumption and technological innovation. Front Environ Sci 10:2071
Ni Z, Yang J, Razzaq A (2022) How do natural resources, digitalization, and institutional governance contribute to ecological sustainability through load capacity factors in highly resource-consuming economies? Resour Policy 79:103068
North DC, Institutions IC (1990) Economic performance, vol 3. Cambridge University Press, Cambridge
OECD (2023) Patents on environment technologies. https://doi.org/10. 1787/fff120f8-en. Accessed 20 Mar 2023
Panayotou T (1993) Empirical tests and policy analysis of environmental degradation at different stages of economic development. Technology and Employment Programme Working Paper of International Labour Office Geneva
Panayotou T (2000) Globalization and environment. CID Working Paper Series 2000. Harvard University, Cambridge, MA, p 53
Panayotou T (2003) Economic growth and the environment. Econ Surv Eur 2:45-72
Pata UK, Ertugrul HM (2023) Do the Kyoto Protocol, geopolitical risks, human capital and natural resources affect the sustainability limit? A new environmental approach based on the LCC hypothesis. Resour Policy 81:103352
Pata UK, Isik C (2021) Determinants of the load capacity factor in China: a novel dynamic ARDL approach for ecological footprint accounting. Resour Policy 74:102313
Pata UK, Samour A (2022) Do renewable and nuclear energy enhance environmental quality in France? A new EKC approach with the load capacity factor. Prog Nucl Energy 149:104249
Pata UK, Caglar AE, Kartal MT, Depren SK (2023b) Evaluation of the role of clean energy technologies, human capital, urbanization, and income on the environmental quality in the United States. J Clean Prod 402:136802
Pata UK, Kartal MT, Adebayo TS, Ullah S (2023a) Enhancing environmental quality in the United States by linking biomass energy consumption and load capacity factor. Geosci Front 14(3):101531
Pesaran MH (2006) Estimation and inference in large heterogeneous panels with a multifactor error structure. Econometrica 74(4):967-1012
Pesaran MH (2021) General diagnostic tests for cross-sectional dependence in panels. Empir Econ 60(1):13-50
Pesaran MH, Yamagata T (2008) Testing slope homogeneity in large panels. J Econom 142(1):50-93
Rennen W, Martens P (2003) The globalisation timeline. Integrated Assessment 4(3):137-144
Rothstein BO, Teorell JA (2008) What is quality of government? A theory of impartial government institutions. Governance 21(2):165-190
Salman M, Long X, Dauda L, Mensah CN (2019) The impact of institutional quality on economic growth and carbon emissions: evidence from Indonesia, South Korea and Thailand. J Clean Prod 241:118331
Sarkodie SA, Adams S (2018) Renewable energy, nuclear energy, and environmental pollution: accounting for political institutional quality in South Africa. Sci Total Environ 643:1590-1601

Shahbaz M, Mahalik MK, Shahzad SJH, Hammoudeh S (2019) Testing the globalization-driven carbon emissions hypothesis: international evidence. Int Econ 158:25-38
Shahbaz M, Mallick H, Mahalik MK, Loganathan N (2015) Does globalization impede environmental quality in India? Ecol Indic 52:379-393
Shahbaz M, Shahzad SJH, Mahalik MK (2018) Is globalization detrimental to CO 2 emissions in Japan? New threshold analysis. Environ Model Assess 23:557-568
Sharif A, Saqib N, Dong K, Khan SAR (2022) Nexus between green technology innovation, green financing, and CO2 emissions in the G7 countries: the moderating role of social globalisation. Sustain Dev 30(6):1934-1946
Siche R, Pereira L, Agostinho F, Ortega E (2010) Convergence of ecological footprint and emergy analysis as a sustainability indicator of countries: Peru as case study. Commun Nonlinear Sci Numer Simul 15(10):3182-3192
Sikora A (2021) European Green Deal-legal and financial challenges of the climate change. Era Forum 21(4):681-697
Solarin SA, Bello MO (2018) Persistence of policy shocks to an environmental degradation index: the case of ecological footprint in 128 developed and developing countries. Ecol Indic 89:35-44
Stern DI (2004) The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Dev 32(8):1419-1439

Su ZW, Umar M, Kirikkaleli D, Adebayo TS (2021) Role of political risk to achieve carbon neutrality: evidence from Brazil. J Environ Manage 298:113463
United Nations (n.d.) Sustainable Development Goals Report. https:// www.un.org/sustainabledevelopment/progress-report/. 12.06.2023
Wackernagel M, Rees W (1998) Our ecological footprint: reducing human impact on the earth, vol 9 . New society publishers
Wang Y, Zhang C, Lu A, Li L, He Y, ToJo J, Zhu X (2017) A disaggregated analysis of the environmental Kuznets curve for industrial CO2 emissions in China. Appl Energy 190:172-180
Westerlund J, Edgerton DL (2008) A simple test for cointegration in dependent panels with structural breaks. Oxf Bull Econ Stat 70(5):665-704
Zeng Q, Destek MA, Khan Z, Badeeb RA, Zhang C (2023) Green innovation, foreign investment and carbon emissions: a roadmap to sustainable development via green energy and energy efficiency for BRICS economies. Int J Sust Dev World Ecol. https://doi.org/ 10.1080/13504509.2023.2268569

Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.