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Investigating the Impact of Economic Growth, Energy Use, and Industrial Activity on Carbon Emissions in South Africa Using Wavelet-Based Time-Frequency Analysis

南アフリカにおける経済成長、エネルギー使用、産業活動が炭素排出に与える影響のウェーブレットベースの時間周波数分析による調査 (AI 翻訳)

Adedeji Daniel Gbadebo

Perspectivas📚 査読済 / ジャーナル2026-04-17#政策
DOI: 10.19137/perspectivas-2026-v16n1a04
原典: https://doi.org/10.19137/perspectivas-2026-v16n1a04
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、1990年から2022年までの南アフリカを対象に、CO2排出と経済成長、エネルギー使用、産業活動の関係をウェーブレットコヒーレンスとARDLモデルで分析。長期的な弾力性と時間周波数上の関連性を捉え、経済発展とエネルギー消費が排出の主要因であることを確認。エネルギー効率化や再生可能エネルギー導入の統合的政策の必要性を強調する。

English

This study examines the interactive dynamics of CO2 emissions, economic growth, energy use, and industrial activity in South Africa from 1990 to 2022 using wavelet coherence and ARDL modeling. It confirms that economic development and energy consumption are significant determinants of emissions, highlighting the need for integrated energy efficiency and renewable energy policies for sustainable development.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

南アフリカの事例だが、ウェーブレット分析という手法と新興国の排出動態の理解は、日本の国際協力や気候変動政策研究に示唆を与える。

In the global GX context

This paper contributes to global understanding of emissions drivers in emerging economies, relevant for international climate policy and energy transition strategies, though it does not directly address disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can adopt the hybrid wavelet-ARDL approach for analyzing time-frequency dynamics of emissions in other countries or regions.

🏛政策担当者:Policymakers in emerging economies can use the findings to design integrated energy efficiency and renewable energy strategies for emissions reduction.

📄 Abstract(原文)

This article investigates the interactive dynamics of carbon dioxide (CO 2 ) emissions, economic development, energy use, and industrial production for South Africa between 1990 and 2022.By employing a hybrid approach of wavelet coherence tests and Autoregressive Distributed Lag (ARDL) modeling, the article captures long-term elasticities as well as localized time-frequency associations between the variables.The findings confirm that economic development, energy use, and industrial production are significant determinants of CO 2 emissions and highlight the environmental challenges of South Africa's development path.Policy responses highlight the imperative of integrated energy-efficacy strategies, renewable energy deployment, and greening of industry for sustainable development.The article contributes new findings to the literature with nuanced interpretations of the temporal and spectral properties of emissions dynamics, and its findings are useful for informing policymakers on carbon-emissions control for emerging economies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。