Ekoloji iz (ecological footprint, ECOF) bu tədqiqatda iqtisadi fəaliyyətlərin və istehlakın təbiət üzərində yaratdığı resurs tələbatını təmsil edən və adambaşına qlobal hektarla ölçülən ekoloji təzyiq göstəricisidir. Muhammad Sonail və həmkarları 2000–2022 dövründə OECD iqtisadiyyatlarında süni intellektlə əlaqəli texnoloji potensialın, turizm intensivliyinin, turizm xərclərinin, turizmin ÜDM-də payının, maliyyə inkişafının və ekoloji siyasətin sərtliyinin ekoloji izlə necə əlaqəli olduğunu araşdırırlar. Tədqiqatın əsas üsulları Method of Moments Quantile Regression (MMQR) və Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares (PQQKRLS) yanaşmasıdır. Nəticələr AI göstəricisinin ekoloji izlə bütün araşdırılan kvantillərdə mənfi, turizm xərclərinin isə müsbət əlaqə göstərdiyini, turizmin ÜDM-də payı ilə onun kvadratının birlikdə U-şəkilli əlaqəyə işarə etdiyini göstərir. Tədqiqat müşahidə xarakterli panel məlumatlarına əsaslandığı üçün bu əlaqələr səbəb-nəticə təsiri kimi şərh edilə bilməz.

Tədqiqatın əsas məqsədi yalnız “AI ətraf mühit üçün faydalıdırmı?” və ya “turizm ətraf mühiti pisləşdirirmi?” suallarına orta bir əmsalla cavab vermək deyil. Müəlliflər eyni dəyişənin aşağı ekoloji təzyiq şəraitində fərqli, yüksək ekoloji təzyiq şəraitində isə başqa cür əlaqələr göstərə biləcəyini fərz edirlər. Buna görə ekoloji iz paylanmasının Q0.10, Q0.20, Q0.50, Q0.60, Q0.80 və Q0.90 kvantilləri ayrıca araşdırılmışdır.

MMQR nəticələrində AI əmsalı araşdırılan bütün kvantillərdə mənfidir və cədvəldə verilən p-dəyərlərinə görə statistik baxımdan əhəmiyyətlidir. Turizm intensivliyi Q0.20-də müsbət, Q0.50-də mənfi, Q0.60–Q0.90 aralığında isə yenidən müsbət əlaqə göstərir. Turizmin ÜDM-də payı bütün kvantillərdə mənfi, bu dəyişənin kvadratı isə bütün kvantillərdə müsbətdir. Mənbə bu iki əmsal işarəsini birlikdə turizm əsaslı iqtisadi genişlənmə ilə ekoloji iz arasında U-şəkilli əlaqə kimi şərh edir.

Tədqiqatın mühüm metodoloji məhdudiyyəti məlumat və hesabat quruluşundakı bəzi qeyri-müəyyənliklərdir. Mənbə 38 OECD ölkəsini və 2000–2022 dövrünü təsvir etsə də, yekun paneldə yalnız 161 müşahidənin olduğunu bildirir və ölkə-il çatışmazlıqlarının ətraflı matrisini təqdim etmir. AI göstəricisinin min–max miqyaslandırıldığı deyilsə də, təsviri cədvəldə 0–1 intervalından kənar dəyərlər bildirilmişdir. Buna görə xüsusilə əmsalların mütləq böyüklükləri mənbədə göstərilən dəyişən miqyasları ilə birlikdə ehtiyatla şərh edilməlidir.

Tədqiqatın əsas problemi

Süni intellekt və turizm inkişaf etmiş iqtisadiyyatların ekoloji transformasiyasında bir-birinə zidd mexanizmlər yarada bilən iki mühüm iqtisadi qüvvədir. Süni intellekt enerji idarəetməsi, ağıllı şəbəkələr, emissiyaların monitorinqi, logistikanın optimallaşdırılması və resurs səmərəliliyi vasitəsilə ekoloji təzyiqi azalda bilər. Bunun əksinə olaraq, məlumat mərkəzləri, yüksək hesablama tələbatı, yeni rəqəmsal infrastruktur və istehsal artımı əlavə enerji və material tələbi yarada bilər. Tədqiqat bu ikinci yolu geri sıçrayış mexanizmi kimi müzakirə edir.

Turizmdə də oxşar ikilik mövcuddur. Ziyarətçi sayının və turizm xərclərinin artması nəqliyyat, yerləşdirmə, su, enerji, qida, torpaq istifadəsi və tullantılar vasitəsilə ekoloji təzyiqi artıra bilər. Bunun əksinə olaraq, turizm gəlirləri yaşıl infrastruktura, bərpa olunan enerjiyə, mühafizəyə və daha səmərəli destinasiyanın idarə edilməsinə yönəldilərsə, ekoloji yaxşılaşmanı dəstəkləyə bilər.

Tədqiqatın ədəbiyyat boşluğu AI, turizm, maliyyə və ekoloji tənzimləməni bir-birindən ayrı araşdırmaq əvəzinə eyni ekoloji iz modelində birləşdirməsi və bu əlaqələrin ekoloji təzyiq paylanması boyunca qeyri-xətti şəkildə dəyişib-dəyişmədiyini araşdırmasıdır.

Nəzəri çərçivə: üç nəzəriyyə və dörd mexanizm

Tədqiqat üç əsas nəzəri yanaşmanı bir araya gətirir: Environmental Kuznets Curve (EKC), Ecological Modernization Theory və Porter Hypothesis.

EKC yanaşması iqtisadi genişlənmənin ekoloji nəticəsi ilə iqtisadi fəaliyyət səviyyəsi arasında qeyri-xətti əlaqə ola biləcəyini izah edir. Bu tədqiqatda xüsusilə turizmin ÜDM-də payı və bu payın kvadratı birlikdə modelləşdirilərək turizm əsaslı iqtisadi genişlənmənin ekoloji izlə qeyri-xətti əlaqəsi sınaqdan keçirilir.

Ecological Modernization Theory texnoloji inkişafın istehsal və xidmətlərdə enerji və resurs səmərəliliyini artıraraq ekoloji təzyiqi azalda biləcəyini müdafiə edən mexanizmi dəstəkləyir. Tədqiqatda AI-nın ağıllı enerji idarəetməsi, emissiyaların izlənməsi, istehsalın optimallaşdırılması və resursların bölüşdürülməsi vasitəsilə işləyə biləcəyi fərz edilmişdir.

Porter Hypothesis isə daha sərt ekoloji siyasətin yalnız xərc yaratmaqla kifayətlənməyib firmaları innovasiyaya və daha təmiz texnologiyaya yönəldərək ekoloji performansı yaxşılaşdıra biləcəyi fikrinə əsaslanır. Tədqiqatdakı Environmental Policy Stringency (EPS) dəyişəni bu idarəetmə kanalını təmsil edir.

Mənbənin Şəkil 1-i bu nəzəri sistemi dörd yol altında birləşdirir: səmərəlilik kanalı, innovasiya kanalı, miqyas/geri sıçrayış kanalı və idarəetmə kanalı. AI, turizm dinamikası və maliyyə inkişafı enerji səmərəliliyi, texnoloji/yaşıl innovasiya, nəqliyyat emissiyaları və turizm təzyiqi ilə yaşıl investisiya/dayanıqlı infrastruktur kimi aralıq mexanizmlər vasitəsilə ekoloji izə bağlanır. EPS isə həm birbaşa ekoloji təzyiqi, həm də bu aralıq əlaqələri tənzimləyən idarəetmə komponenti kimi göstərilir.

Tədqiqat hipotezləri

1. H1: Süni intellektin mənimsənilməsi inkişaf etmiş iqtisadiyyatlarda ekoloji izi azaldır.
2. H2: Turizm intensivliyi ekoloji izi artırır; əlaqənin yüksək ekoloji iz rejimlərində daha aydın olması gözlənilir.
3. H3: Turizm mənşəli iqtisadi artımın ekoloji izlə əlaqəsi qeyri-xəttidir.
4. H4: Turizm xərcləri ekoloji izi artırır.

Bu tədqiqat süni intellektlə ekoloji iz arasında nə tapır?

MMQR nəticələrində AI dəyişəninin əmsalı Q0.10-dan Q0.90-a qədər bütün araşdırılan ekoloji iz kvantillərində mənfidir və cədvəldə verilən p-dəyərlərinə görə statistik baxımdan əhəmiyyətlidir; tədqiqat bunu araşdırılan nümunədə AI-səmərəlilik mexanizminin AI-geri sıçrayış mexanizminə üstün gəlməsi ilə uyğun əlaqə kimi şərh edir, lakin müşahidə dizaynı AI-nın ekoloji izi səbəbli şəkildə azaltdığını sübut etmir.

Mənbədə AI üçün MMQR əmsalları Q0.10-da −4,27, Q0.20-də −6,37, Q0.50-də −1,35, Q0.60-da −1,48, Q0.80-də −2,69 və Q0.90-da −3,40 kimi bildirilir. Müvafiq p-dəyərləri sırasıyla 0,000; 0,003; 0,006; 0,004; 0,004 və 0,000-dır.

Müəlliflər xüsusilə yüksək ekoloji təzyiq rejimlərində AI-nın enerji idarəetməsi, nəqliyyatın optimallaşdırılması, binaların səmərəliliyi və ekoloji monitorinq vasitəsilə daha böyük səmərəlilik qazancı yarada biləcəyini müzakirə edirlər. Bununla belə nəticə “AI öz-özlüyündə yaşıldır” kimi şərh edilmir; enerji mənbəyi, rəqəmsal infrastrukturun ölçüsü və ekoloji idarəetmə nəticəni dəyişə bilər.

AI dəyişəni əslində nəyi ölçür?

Tədqiqatda AI şirkət və ya istifadəçi səviyyəsində birbaşa “AI istifadə dərəcəsi” deyil. WIPO-dan götürülmüş AI ilə əlaqəli patent fəaliyyətindən yaradılmış ölkə səviyyəli texnoloji potensial göstəricisidir. Mənbəyə görə xam AI patentləri ölkə-il səviyyəsində toplanmış, ölkə ölçüsü qərəzini azaltmaq üçün əhali və ya ümumi patent fəaliyyəti ilə düzəldilmiş, daha sonra \( \ln(1+\text{AI patentleri}) \) çevrilməsi tətbiq edilmiş və min–max miqyaslandırılmışdır.

Burada mühüm təkrar istehsal oluna bilmə problemi var. Mənbə “əhali və ya ümumi patent fəaliyyəti” ifadəsini işlədir, yekun seriyada hansının tətbiq olunduğunu açıq şəkildə ayırmır. Bundan əlavə, min–max miqyaslandırıldığı deyilən AI göstəricisi Cədvəl 2-də 2,107 ilə 10,389 arasında bildirilmişdir. Buna görə əmsal böyüklüklərini birbaşa “AI mənimsənilməsində bir vahid artım” kimi fiziki və ya siyasət miqyasına çevirmək təhlükəsiz deyil.

Turizmin ekoloji izlə əlaqəsi niyə U-şəkillidir?

Tədqiqatda turizmin ÜDM-də payının əmsalı bütün araşdırılan kvantillərdə mənfi, bu dəyişənin kvadratının əmsalı isə bütün kvantillərdə müsbətdir; mənbə bu işarə birləşməsini turizmin iqtisadi töhfəsinin aşağı və orta səviyyələrdə daha az ekoloji təzyiqlə əlaqəli ola biləcəyi, lakin turizmdən həddindən artıq asılılıq artdıqca əlaqənin yenidən daha yüksək ekoloji izə çevrilə biləcəyi U-şəkilli nümunə kimi şərh edir.

Bu nəticə klassik “tərs-U” Environmental Kuznets Curve forması deyil. Mənbə xüsusilə əlaqənin U-şəkilli olduğunu bildirir. Turizm gəlirlərinin ilkin mərhələlərdə daha təmiz infrastrukturu və ekoloji idarəetməni maliyyələşdirə bilməsi, bunun əksinə olaraq genişlənmə müəyyən miqyası aşdıqda tikinti, intensiv nəqliyyat, enerji istifadəsi, torpaq təzyiqi, tullantı və resurs istehlakının üstün mövqeyə keçməsi mümkün izah mexanizmi kimi müzakirə olunur.

Tədqiqat hər hansı dəqiq turizm “hədd dəyəri” və ya dönüş nöqtəsi bildirmir. Buna görə Verianla mətni mənbə əmsallarından yeni hədd hesablamır və “bu ÜDM payından sonra turizm zərərlidir” formasında mənbədə olmayan sərhəd yaratmır.

Turizm intensivliyi niyə bir istiqamətli davranmır?

Turizm intensivliyi (TINT) ölkəyə gələn beynəlxalq turistlərin sayı ilə təmsil edilir. MMQR-də əlaqənin istiqaməti kvantil boyunca dəyişir. Q0.10 əmsalı müsbət olsa da, p = 0,109 olduğuna görə ənənəvi hədlərdə əhəmiyyətli deyil. Q0.20-də müsbət, Q0.50-də mənfi, Q0.60, Q0.80 və Q0.90-da isə yenidən müsbət və əhəmiyyətlidir.

Mənbənin şərhinə görə aşağı və yüksək təzyiq rejimlərində turizm genişlənməsinin nəqliyyat, yerləşdirmə, tullantı və resurs istifadəsi kanalları üstün gələ bilər. Median rejimdəki mənfi əmsal isə turizm infrastrukturunun, bərpa olunan enerji istifadəsinin və ya tənzimləmələrin daha səmərəli olduğu keçid rejimi ilə uyğun ola bilər. Lakin model bu mexanizmlərdən hansının təkbaşına bu işarə dəyişməsini yaratdığını birbaşa sınaqdan keçirmir.

Turizm xərcləri

Turizm xərcləri (TEXP) bütün MMQR kvantillərində müsbət əmsal göstərir və əmsalın böyüklüyü yuxarı kvantillərə doğru artır. Mənbə bunu daha yüksək turizm istehlakının yerləşdirmə, enerji, nəqliyyat və tullantı istehsalı vasitəsilə, xüsusilə yüksək ekoloji təzyiq şəraitində ekoloji yükü artırması ilə əlaqələndirir.

TEXP dəyişəninin mənbə cədvəlindəki ölçmə miqyası və təsviri statistikasında hesabat problemləri olduğu üçün bu əmsalların mütləq böyüklüyünü real pul vahidi başına ekoloji təsir kimi şərh etmək uyğun deyil. Təhlükəsiz şərh əlaqənin mənbədə bildirilən istiqaməti və kvantillər arasında dəyişən böyüklüyüdür.

Maliyyə inkişafı niyə iki istiqamətlidir?

Financial development (FD) özəl sektora daxili kreditin ÜDM-ə nisbəti ilə təmsil edilir. Q0.10 və Q0.20-də əmsal müsbətdir və p-dəyərləri müvafiq olaraq 0,002 və 0,004-dür. Q0.50 və Q0.60-da müsbət olsa da, açıq p-dəyərləri ənənəvi %5 həddində əhəmiyyətli deyil; Q0.80 və Q0.90-da əmsal mənfiyə çevrilir.

Mənbə bu nümunəni maliyyənin iki mümkün istifadə forması üzərindən şərh edir. Kredit genişlənməsi tikintiyə, istehlaka və resurs-intensiv infrastruktura yönəlsə, ekoloji təzyiqi artıra bilər; maliyyə resursları bərpa olunan enerjiyə, yaşıl innovasiyaya və dayanıqlı turizmə yönəlsə, əlaqə əksinə dönə bilər. Mövcud model kredit istifadəsinin həqiqətən hansı layihələrə getdiyini ayrı-ayrılıqda ölçmədiyi üçün bu izah mexanizm səviyyəsində bir şərhdir.

Ekoloji siyasətin sərtliyi

Environmental Policy Stringency (EPS) OECD Environmental Policy Stringency Index ilə ölçülür. Əmsal Q0.10, Q0.20, Q0.50 və Q0.60-da mənfidir və p-dəyərləri 0,05-dən aşağıdır. Q0.80 və Q0.90-da da işarə mənfi qalır, lakin p-dəyərləri müvafiq olaraq 0,078 və 0,074-dür.

Mənbə bu ümumi mənfi nümunəni Porter Hipotezi və ekoloji idarəetmə çərçivəsi ilə uyğun qiymətləndirir: daha sərt tənzimləmələr ekoloji baxımdan intensiv fəaliyyətlərin xərcini artıra, təmiz texnologiyaya keçidi sürətləndirə və AI, turizm və maliyyədən qaynaqlanan geri sıçrayış təsirlərini məhdudlaşdıra bilər.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Nümunə və ölkələr

Tədqiqat 2000–2022 dövrünü və aşağıdakı 38 OECD iqtisadiyyatını təsvir edir: Avstraliya, Avstriya, Belçika, Kanada, Çili, Kolumbiya, Kosta Rika, Çex Respublikası, Danimarka, Estoniya, Finlandiya, Fransa, Almaniya, Yunanıstan, Macarıstan, İslandiya, İrlandiya, İsrail, İtaliya, Yaponiya, Latviya, Litva, Lüksemburq, Meksika, Hollandiya, Yeni Zelandiya, Norveç, Polşa, Portuqaliya, Slovakiya Respublikası, Sloveniya, Cənubi Koreya, İspaniya, İsveç, İsveçrə, Türkiyə, Birləşmiş Krallıq və Amerika Birləşmiş Ştatları.

Mənbənin nəticələr bölməsindəki təsviri cədvəl bütün dəyişənlər üçün yalnız 161 müşahidə bildirir. Buna görə təsvir edilən 38 ölkə × 23 illik nəzəri panel tam balanslı deyil. Mənbə yekun nümunəni “bütün dəyişənlər üzrə yetərli məlumatı olan ölkələr”lə məhdudlaşdırdığını bildirsə də, hansı ölkənin hansı illərdə çatışmadığını göstərən ətraflı ölkə-il cədvəli təqdim etmir.

Dəyişənlər və məlumat mənbələri

Əsas empirik model

Mənbənin Tənlik (1)-də verdiyi funksional model:

\[ ECOF_{it} = f(AI_{it},TINT_{it},GDPT_{it},GDPT^{2}_{it},TEXP_{it},FD_{it},EPS_{it}) \tag{1} \]

şəklindədir.

Burada \(i\) ölkəni, \(t\) zamanı ifadə edir. Modelin məqsədi ekoloji izin AI, turizm, maliyyə və ekoloji siyasət dəyişənləri ilə birlikdə necə dəyişdiyini araşdırmaqdır.

Mənbənin Tənlik (2)-dəki empirik yazılışı:

\[ EF_{it} = \alpha_0 + \alpha_1AI_{it} + \alpha_2TINT_{it} + \alpha_3GDPT_{it} + \alpha_4GDPT^{2}_{it} + \alpha_5TEXP_{it} + \alpha_6FD_{it} + \alpha_7EPS_{it} + \mu_{it} \tag{2} \]

formasındadır. Mənbə Tənlik (1)-də asılı dəyişəni \(ECOF\), Tənlik (2)-də isə \(EF\) simvolu ilə yazır; Verianla bu notasiya fərqini səssiz şəkildə vahidləşdirmir.

MMQR və PQQKRLS niyə birlikdə istifadə edildi?

MMQR izahedici dəyişənlərin ekoloji izin müxtəlif şərti kvantillərindəki əmsallarını və p-dəyərlərini verdiyi halda, PQQKRLS həm izahedici dəyişənin, həm də ekoloji izin paylanmadakı mövqeyinə görə əlaqənin qeyri-xətti cavab səthini göstərir; mənbə buna görə MMQR-ni əsas əmsal və nəticə çıxarma aləti, PQQKRLS-ni isə tamamlayıcı qeyri-xətti sübut kimi istifadə edir.

Ekonometrik əməliyyat ardıcıllığı

Tədqiqatın metod axını beş əsas mərhələdən ibarətdir. Əvvəlcə təsviri statistika və korrelyasiyalar araşdırılmışdır. Sonra ölkələrin ortaq şoklardan təsirlənə biləcəyi düşüncəsi ilə kəsiklərarası asılılıq və meyl heterogenliyi sınaqdan keçirilmişdir. Daha sonra CIPS və CADF ikinci nəsil panel vahid-kök testləri tətbiq edilmiş; ardınca panel kointeqrasiya analizi aparılmışdır. Əsas heterogen təsirlər MMQR ilə, qeyri-xətti paylanma səthləri isə PQQKRLS ilə araşdırılmışdır. Sonda FMOLS və DOLS alternativ uzunmüddətli qiymətləndirmələri möhkəmlik yoxlaması kimi təqdim edilmişdir.

Kəsiklərarası asılılıq

Mənbənin CD testində ECOF, AI, TINT, GDPT, GDPT², TEXP, FD və EPS dəyişənlərinin hamısı üçün kəsiklərarası asılılıq statistik baxımdan əhəmiyyətlidir. Məsələn, TINT üçün CD statistikası 20,186 və orta mütləq korrelyasiya 0,498; FD üçün CD statistikası 18,704 və orta mütləq korrelyasiya 0,609 kimi bildirilmişdir.

Bu nəticə ölkələrin tam müstəqil müşahidələr kimi qəbul edilə bilməyəcəyini göstərən diaqnostik tapıntıdır. Qlobal texnologiya yayılması, ortaq turizm dövrləri, enerji qiymətləri və ortaq siyasət şokları ölkələr arasında əlaqə yarada bilər.

Meyl heterogenliyi

Meyl homogenliyi testində mənbə:

\[ \tilde{\Delta}=9{,}321,\quad p=0{,}000 \]

və

\[ \tilde{\Delta}_{adj}=11{,}209,\quad p=0{,}000 \]

dəyərlərini bildirir. Sıfır hipotezinin rədd edilməsi dəyişənlərlə ekoloji iz arasındakı əmsalların bütün ölkələrdə eyni olmadığını dəstəkləyir. Bu nəticə kvantil və heterogenlik yönümlü üsulların istifadə olunma əsasını gücləndirir.

Vahid-kök testləri

CIPS və CADF nəticələrinə görə bəzi dəyişənlər səviyyədə stasionar deyil və birinci fərqdə stasionar olur. Mənbə ümumi məlumat quruluşunu əsasən I(1), bəzi dəyişənləri isə test seçimindən asılı olaraq I(0)/I(1) qarışığı kimi təsvir edir və heç bir sıranın I(2) olmadığını bildirir.

Cədvəl 4-dəki CIPS izahının işarə və kritik dəyər təqdimatı kifayət qədər aydın olmadığı üçün Verianla mətni hər xanani müstəqil şəkildə yenidən təsnif etmək əvəzinə mənbənin öz ümumi şərhini qoruyur.

Panel kointeqrasiyası

Pedroni analizində bütün statistikalar eyni nəticəni vermir. Mənbəyə görə:

• Panel PP: −13,1517; p = 0,0000,
• Panel ADF: −2,4596; p = 0,0070,
• Group PP: −13,0802; p = 0,0000

kointeqrasiya lehinə nəticə verdiyi halda, Panel v, Panel rho, Group rho və Group ADF statistikalarının bəziləri əhəmiyyətli deyil. Buna görə müəlliflər Pedroni nəticəsini təkbaşına yekun sübut kimi deyil, digər möhkəm üsullarla birlikdə istifadə olunan dəstəkləyici diaqnostik sübut kimi qiymətləndirirlər.

MMQR nəticələrinin mənbəyə sadiq cədvəli

Aşağıdakı cədvəldə mənbədəki ulduzlardan istifadə edilməyib, birbaşa mənbədə verilən əmsallar və p-dəyərləri göstərilmişdir. Bunun səbəbi mənbədəki ulduz izahı ilə bəzi açıq p-dəyərlərinin bir-birinə uyğun gəlməməsidir.

MMQR cədvəlinin elmi mesajı

AI: bütün kvantillərdə mənfidir. İşarənin sabit qalması tədqiqatın ən ardıcıl nəticələrindən biridir.

TINT: bir istiqamətli deyil; orta kvantildə mənfiyə dönərkən yüksək kvantillərdə güclü şəkildə müsbətə çevrilir.

GDPT + GDPT²: xətti terminin mənfi, kvadratik terminin müsbət olması mənbənin U-şəkilli şərhinin əsasını təşkil edir.

TEXP: bütün kvantillərdə müsbətdir və mənbənin hesabatında yuxarı kvantillərdə böyüyür.

FD: aşağı kvantillərdə müsbət və əhəmiyyətli; yuxarı kvantillərdə mənfi, lakin açıq p-dəyərlərinə görə əhəmiyyətli deyil. Bu dəyişən üçün “maliyyə ekoloji təzyiqi mütləq azaldır” və ya “mütləq artırır” kimi bir istiqamətli nəticə dəstəklənmir.

EPS: bütün kvantillərdə mənfi işarəlidir; lakin Q0.80 və Q0.90 açıq p-dəyərləri %5 həddinin üzərindədir.

PQQKRLS üsulu

PQQKRLS Kernel Regularized Least Squares (KRLS), Quantile-on-Quantile regresiyası və panel-kvantil məntiqini birləşdirən çevik üsul kimi istifadə olunur. Əsas məqsəd tək bir orta əmsal əvəzinə izah edən dəyişənin müxtəlif paylanma səviyyələri ilə ekoloji izin müxtəlif kvantillərinin birlikdə yaratdığı qeyri-xətti əlaqə səthini araşdırmaqdır.

Mənbə Tənlik (3) və Tənlik (4)-də KRLS törəməsi və panel quantile-on-quantile genişlənməsi ilə bağlı riyazi ifadələr verir. PDF-də bu tənliklərin bəzi üst indeks və eksponent ifadələrinin yerləşməsi tipoqrafik baxımdan qeyri-müəyyən olduğuna görə simvollar Verianla tərəfindən səssiz şəkildə yenidən düzülməyib. Elmi baxımdan təhlükəsiz əsas mesaj metodun kernel çəkiləri və müşahidələrarası məsafələr vasitəsilə marjinal əlaqəni çevik şəkildə hesablaması və bunu panel-kvantil quruluşuna genişləndirməsidir.

Bundan əlavə, mənbə eyni qısaltmanı bir yerdə Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares, başqa bir yerdə Partial Quantile–Quantile Kernel Regularized Least Squares kimi açır. Şəkil 5-in başlığında isə “Panel QQKRLS” ifadəsi işlədilir. Bu adlandırma fərqləri mənbə daxilində qorunmalıdır; Verianla bunları yeni üsul adı yaradaraq uzlaşdırmır.

PQQKRLS cavab səthləri nə göstərir?

Mənbə Şəkil 5-də yeddi ayrı istilik xəritəsi təqdim edir: GDPT, GDPT², TINT, EPS, FD, TEXP və AI. Bu vizualın elmi rolu yeni dəqiq əmsallar vermək deyil, MMQR ilə müşahidə olunan istiqamətlərin paylanmanın müxtəlif bölgələrində qeyri-xətti şəkildə necə dəyişdiyini göstərməkdir.

AI səthi əksər bölgələrdə mənfi; TINT və TEXP səthləri xüsusilə yüksək dəyişən və yüksək ekoloji iz bölgələrində müsbət; GDPT səthi mənfi, GDPT² müsbət; EPS isə ümumiyyətlə mənfi görünür. Maliyyə inkişafının səthi isə rejimdən daha çox asılıdır.

Bu səthlərdə mənbə bütün sayısal xana dəyərlərini cədvəl halında vermədiyi üçün Verianla rənglərdən yeni dəqiq dəyərlər yaratmır və ya interpolasiya etmir.

FMOLS və DOLS möhkəmlik yoxlaması

Mənbə MMQR nəticələrini alternativ uzunmüddətli qiymətləndirmələrlə müqayisə etmək üçün FMOLS və DOLS nəticələrini də təqdim edir. AI hər iki qiymətləndirmədə mənfi; TINT müsbət; GDPT mənfi; GDPT² müsbət; EPS mənfi kimi bildirilir. FD FMOLS-da zəif müsbət, DOLS-da müsbət, lakin statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil.

TEXP üçün mənbədaxili xəbərdarlıq: Cədvəl 7-də FMOLS TEXP əmsalı 4,317 və standart xəta 1304,226 kimi verildiyi halda əmsal üç ulduzla işarələnmişdir. Bu say kombinasiyası öz daxilində əhəmiyyətlilik işarəsi ilə uyğun görünmür. DOLS tərəfində isə 6102,458 əmsal və 1497,385 standart xəta bildirilmişdir. Buna görə TEXP möhkəmlik əmsalının mütləq böyüklüyü Verianla tərəfindən yenidən şərh edilmir.

Nəticələr səbəb-nəticə təsiri göstərirmi?

Xeyr. Tədqiqat müşahidə xarakterli ölkə panel məlumatlarına əsaslanır, AI və ya turizmdə ekzogen/təsadüfi müdaxilədən istifadə etmir və müəlliflər də nəticələrin qəti səbəb-nəticə sübutu kimi şərh edilməməli olduğunu açıq şəkildə bildirirlər; buna görə “AI istifadəsi ekoloji izi bu qədər azaldır” və ya “turizmin artması ekoloji təzyiqə bu qədər səbəb olur” kimi səbəbli nəticə çıxarmaq olmaz.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• AI patent intensivliyinə əsaslanan göstərici ilə ekoloji iz arasında araşdırılan MMQR kvantillərinin hamısında mənfi əlaqə var.
• Turizm intensivliyinin ekoloji izlə əlaqəsi kvantildən asılı olaraq dəyişir və yüksək kvantillərdə müsbət əlaqə güclənir.
• Turizmin ÜDM payı mənfi, kvadratı müsbət olduğuna görə mənbə U-şəkilli turizm–ekoloji iz nümunəsi bildirir.
• Turizm xərcləri araşdırılan bütün kvantillərdə müsbət əlaqə göstərir.
• Maliyyə inkişafının əlaqəsi ekoloji rejimdən asılı olaraq istiqamət dəyişir.
• Ekoloji siyasətin sərtliyi ümumilikdə mənfi əlaqə göstərir.
• PQQKRLS cavab səthləri MMQR-nin qeyri-xətti və rejimdən asılı şərhlərini keyfiyyətcə dəstəkləyir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• AI-nın ekoloji izi səbəbli şəkildə azaltdığını sübut etmir.
• Hər bir AI tətbiqinin ekoloji cəhətdən dost olduğunu göstərmir.
• Turizm üçün dəqiq və universal ekoloji daşıma qabiliyyəti həddi hesablamır.
• Müəyyən ekoloji siyasət balı artımının hər ölkədə eyni təsiri yaradacağını göstərmir.
• Maliyyə inkişafının avtomatik şəkildə yaşıl transformasiya yaratdığını sübut etmir.
• PQQKRLS istilik xəritələrini müstəqil statistik əhəmiyyətlilik testi kimi istifadə etmir.
• 38 OECD ölkəsinin hamısının eyni əmsal quruluşuna malik olduğunu göstərmir; meyl heterogenliyi testi əksinə heterogenlik göstərir.

Siyasət şərhləri

Müəlliflər siyasət nəticələrinin universal deyil, şərti şəkildə şərh edilməli olduğunu bildirirlər. AI siyasətlərində enerji səmərəliliyi, ağıllı enerji sistemləri, emissiyaların monitorinqi və resurs optimallaşdırılmasına yönəlmiş tətbiqlər dəstəklənərkən, məlumat mərkəzləri və rəqəmsal infrastrukturun enerji tələbatı da nəzərə alınmalıdır.

Turizm siyasəti yalnız ziyarətçi sayını artırmağı hədəfləmək əvəzinə ekoloji daşıma qabiliyyətini, aşağı karbonlu nəqliyyatı, dayanıqlı yerləşdirməni, tullantıların azaldılmasını və destinasiyalar səviyyəsində ekoloji idarəetməni əhatə etməlidir.

Maliyyə sistemlərinin dayanıqlı turizm infrastrukturu, təmiz texnologiya və yaşıl investisiya istiqamətində istifadə olunması; ekoloji siyasətin sərtliyinin isə texnologiya və turizm mənşəli genişlənmənin ekoloji xərclərini məhdudlaşdıracaq şəkildə qorunması tövsiyə edilir.

Əsas məhdudiyyətlər

Birinci məhdudiyyət səbəb-nəticə əlaqəsidir. Məlumat müşahidə xarakterlidir və mənbə bunu açıq şəkildə qəbul edir.

İkinci məhdudiyyət AI ölçümüdür. AI mənimsənilməsini ölkələr və illər arasında vahid şəkildə ölçmək çətin olduğuna görə patent əsaslı göstərici real AI istifadəsinin yalnız müəyyən texnoloji innovasiya ölçüsünü təmsil edir.

Üçüncü məhdudiyyət yekun panelin kiçikliyi və açıqlanmayan çatışmazlıq quruluşudur. Mənbə 38 ölkə və 2000–2022 dövrünü təsvir etsə də, 161 müşahidə bildirir.

Dördüncü məhdudiyyət PQQKRLS-nin şərhidir. Müəlliflər cavab səthlərinin formal statistik əhəmiyyətlilik testini əvəz etmədiyini açıq şəkildə bildirirlər.

Beşinci məhdudiyyət bəzi mənbədaxili hesabat uyğunsuzluqlarıdır: AI miqyaslandırılması ilə Cədvəl 2 intervalı, abstract-dakı təbii resurs rentası ilə modeldəki FD dəyişəni, ulduz izahları ilə p-dəyərləri və bəzi TEXP rəqəmləri tam uyğun deyil.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Artificial Intelligence, Tourism Development, and Ecological Footprint in Advanced Economies: Evidence from MMQR and PQQKRLS Approaches

Müəlliflər: Muhammad Sonail; Deyi Xu; Zohaib Hassan; Farrukh Fazal; Mojawir Ahmad Sadat

Məsul müəllif: Deyi Xu

Qurum: School of Economics and Management, China University of Geosciences, Wuhan 100083, China

Jurnal: Economies

Nəşriyyat: MDPI

Nəşr növü: Article

Biblioqrafik qeyd: Economies, 2026, 14(8), 338

DOI: 10.3390/economies14080338

Təqdim: 26 may 2026

Reviziya: 4 iyul 2026

Qəbul: 3 avqust 2026

Nəşr: 12 avqust 2026

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Məlumat dövrü: 2000–2022.

Coğrafi əhatə: Mənbədə sadalanan 38 OECD iqtisadiyyatı.

Mənbədə bildirilən yekun müşahidə sayı: 161.

Asılı dəyişən: Adambaşına ekoloji iz, global hectares per person.

Əsas üsullar: təsviri statistika və korrelyasiya analizi; cross-sectional dependence testləri; CIPS və CADF panel vahid-kök testləri; meyl heterogenliyi testi; Pedroni panel kointeqrasiya testi; Method of Moments Quantile Regression; Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares; FMOLS və DOLS möhkəmlik analizləri.

Maliyyələşdirmə: National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China, layihə 2024ZD1002002; National Natural Science Foundation of China, layihə 42572386, 72204235, 72504263 və 72573163.

Məlumat əlçatanlığı: Müəlliflər məqalənin nəticələrini dəstəkləyən xam məlumatların sorğu əsasında təqdim ediləcəyini bildirirlər.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər tədqiqata təsir edə biləcək məlum maliyyə marağı və ya şəxsi münasibət bildirməyiblər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Muhammad Sonail, Deyi Xu və Mojawir Ahmad Sadat; metodologiya Muhammad Sonail, Zohaib Hassan və Farrukh Fazal; proqram təminatı Muhammad Sonail; yoxlama Deyi Xu və Mojawir Ahmad Sadat; formal analiz Muhammad Sonail və Zohaib Hassan; məlumatların hazırlanması Muhammad Sonail və Farrukh Fazal; ilkin mətn Muhammad Sonail; nəzarət və layihə idarəetməsi Deyi Xu tərəfindən həyata keçirilmişdir.

Mənbədaxili dəyişən uyğunsuzluğu: Abstract təbii resurs rentasını tədqiqat dəyişənlərindən biri kimi saysa da, empirik modeldə təbii resurs rentası yoxdur; model financial development dəyişənini ehtiva edir.

AI ölçüm uyğunsuzluğu: Metod bölməsi AI seriyasının min–max normallaşdırılmasına məruz qaldığını bildirir, lakin Cədvəl 2-də göstərilən AI dəyərləri ənənəvi 0–1 min–max intervalında deyil.

Təsviri cədvəl xəbərdarlığı: TEXP üçün bildirilən orta, median və minimum dəyərlər öz aralarında arifmetik hesabat problemi ola biləcəyinə işarə edir. Buna görə bu sətir Verianla-da yeni statistika yaratmaq məqsədilə istifadə edilməyib.

Əhəmiyyətlilik işarəsi xəbərdarlığı: MMQR və FMOLS/DOLS cədvəllərinin ulduz izahı bəzi açıq p-dəyərləri ilə uyğun gəlmir. MMQR şərhində p-dəyərləri əsas götürülüb.

PQQKRLS adlandırma xəbərdarlığı: Mənbə qısaltmanı müxtəlif yerlərdə Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares, Partial Quantile–Quantile Kernel Regularized Least Squares və Şəkil 5-də Panel QQKRLS şəklində istifadə edir.

Əsas metodoloji sərhəd: Nəticələr müşahidə xarakterli əlaqələrdir; səbəb-nəticə təsiri kimi şərh edilə bilməz. PQQKRLS isə tamamlayıcı qeyri-xətti vizual sübutdur və təkbaşına statistik əhəmiyyətlilik testi deyil.

Vizualın yenidən çəkilməsi: Mənbənin Şəkil 1-dəki nəzəri mexanizm sxemi, Şəkil 2-dəki metod axını, Şəkil 4-dəki Pedroni diaqnostik xəritəsi və Şəkil 5-dəki PQQKRLS cavab səthləri elmi əlaqələr qorunmaqla orijinal Verianla vizuallarına çevrilə bilər. Şəkil 5 üçün mənbədə hüceyrələrin bütün sayısal xam dəyərləri verilmədiyindən vizual yenidən çəkim keyfiyyət/source-derived sərhədində saxlanmalıdır.

Verianla Live uyğunluğu: MMQR əmsalları üçün Live Data və Live Compare; metod ardıcıllığı üçün Live Process; mənbənin Şəkil 1-i üçün source-derived Live Figure uyğundur. İstifadəçinin parametrləri dəyişdirərək yeni ekoloji iz nəticəsi yaratdığı interaktiv simulyasiya mənbə tərəfindən dəstəklənmir.