Zhongguo's Transition to Carbon Neutrality: Unveiling the Econometric Significance of Fossil Fuel in China's Pursuit of Carbon Emission Mitigation (1992-2019).

المقال يركز على انتقال الصين إلى الحياد الكربوني، حيث يحلل الأهمية الاقتصادية القياسية لاستيراد الوقود الأحفوري واستهلاك الطاقة المتجددة فيما يتعلق بانبعاثات غازات الدفيئة من عام 1992 إلى عام 2019. باستخدام نهج الانحدار الذاتي الموزع (ARDL) ونموذج تصحيح الخطأ، توصلت الدراسة إلى أن استهلاك الوقود الأحفوري هو المحرك الرئيسي للانبعاثات، مما يشكل تحديات لأهداف الصين المناخية. ويؤكد المقال على الحاجة إلى تحسين كفاءة الطاقة، والاستثمار في تقنيات منخفضة الكربون، والتعاون الدولي للتخفيف من الآثار البيئية وتحقيق الحياد الكربوني بحلول عام 2060. وتبرز النتائج التفاعل المعقد بين مصادر الطاقة والانبعاثات، مما يسلط الضوء على أهمية تحسين مزيج الطاقة في الصين. [Extracted from the article]

This study investigating the links between fossil fuel imports, renewable energy use, and greenhouse gas emissions in China from 1992-2019 employs the ARDL approach and Error Correction Model to examine the dynamics and estimate relationships between these variables over time. The findings offer insights into fossil fuels, renewables, and emissions interacting as China pursues climate change mitigation and carbon neutrality goals. The study highlights need for improved energy efficiency, lowcarbon technologies, and international cooperation. Optimizing its energy mix enables China to mitigate environmental impact and meet neutrality targets. However, economic, social, technological, and lifestyle challenges must be addressed. Overcoming these demonstrates China's commitment to global climate action and leadership in fighting climate change. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of AL-afaq Journal of Economic Studies / Revue Al-afak Des Études Économiques is the property of Association of Arab Universities and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)