Экологиялык из (ecological footprint, ECOF) бул изилдөөдө экономикалык ишмердүүлүк менен керектөөнүн жаратылышка болгон ресурстук талабын чагылдырган жана киши башына дүйнөлүк гектар менен өлчөнгөн экологиялык басым көрсөткүчү болуп саналат. Muhammad Sonail жана анын кесиптештери 2000–2022-жылдар аралыгында OECD экономикаларында жасалма интеллектке байланышкан технологиялык мүмкүнчүлүктөр, туризмдин интенсивдүүлүгү, туризм чыгымдары, туризмдин ИДПдагы үлүшү, финансылык өнүгүү жана экологиялык саясаттын катуулугу экологиялык из менен кандай байланышта экенин изилдешет. Изилдөөнүн негизги ыкмалары Method of Moments Quantile Regression (MMQR) жана Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares (PQQKRLS) ыкмасы болуп саналат. Натыйжалар AI көрсөткүчү экологиялык из менен изилденген бардык квантилдерде терс, ал эми туризм чыгымдары оң байланышта экенин, туризмдин ИДПдагы үлүшү менен анын квадраты чогуу U-түрүндөгү байланышты көрсөтөрүн айгинелейт. Изилдөө байкоочулук панелдик маалыматтарга негизделгендиктен, бул байланыштарды себептик таасир катары чечмелөөгө болбойт.

Изилдөөнүн негизги максаты “AI айлана-чөйрө үчүн пайдалуубу?” же “туризм айлана-чөйрөнү начарлатабы?” деген суроолорго бир гана орточо коэффициент менен жооп берүү эмес. Авторлор бир эле өзгөрмө экологиялык басым төмөн шарттарда бир башка, жогорку шарттарда башкача байланыш көрсөтүшү мүмкүн деп болжолдошот. Ошондуктан экологиялык издин бөлүштүрүлүшүндөгү Q0.10, Q0.20, Q0.50, Q0.60, Q0.80 жана Q0.90 квантилдери өз-өзүнчө изилденген.

MMQR натыйжаларында AI коэффициенти изилденген бардык квантилдерде терс жана таблицада берилген p-маанилерге ылайык статистикалык жактан маанилүү. Туризмдин интенсивдүүлүгү Q0.20да оң, Q0.50дө терс, Q0.60–Q0.90 аралыгында кайрадан оң байланыш көрсөтөт. Туризмдин ИДПдагы үлүшү бардык квантилдерде терс, ал эми бул өзгөрмөнүн квадраты бардык квантилдерде оң. Булак бул эки коэффициенттин белгилерин чогуу алып, туризм жетектеген экономикалык кеңейүү менен экологиялык издин ортосунда U-түрүндөгү байланыш катары чечмелейт.

Изилдөөнүн маанилүү методологиялык чеги — маалыматтардын жана отчеттуулуктун түзүлүшүндөгү айрым белгисиздиктер. Булак 38 OECD өлкөсүн жана 2000–2022 мезгилин аныктаганы менен, акыркы панелде болгону 161 байкоо бар экенин билдирет жана өлкө-жыл боюнча жетишпеген маалыматтардын деталдуу матрицасын бербейт. AI көрсөткүчү min–max боюнча масштабдалганы айтылганы менен, сүрөттөмө таблицада 0–1 аралыгынан тышкаркы маанилер берилген. Ошондуктан өзгөчө коэффициенттердин абсолюттук чоңдуктарын булакта берилген өзгөрмө масштабдары менен бирге этияттык менен чечмелөө керек.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү

Жасалма интеллект жана туризм өнүккөн экономикалардын экологиялык трансформациясында бири-бирине карама-каршы механизмдерди жарата ала турган эки маанилүү экономикалык күч. Жасалма интеллект энергияны башкаруу, акылдуу тармактар, эмиссияларды көзөмөлдөө, логистиканы оптималдаштыруу жана ресурстук натыйжалуулук аркылуу экологиялык басымды азайтышы мүмкүн. Тескерисинче, маалымат борборлору, жогорку эсептөө талабы, жаңы санарип инфраструктура жана өндүрүштүн өсүшү кошумча энергия жана материалдык талапты жаратышы мүмкүн. Изилдөө бул экинчи жолду кайтарым таасир механизми катары талкуулайт.

Туризмде да ушундай эки жактуулук бар. Келүүчүлөрдүн санынын жана туризм чыгымдарынын өсүшү транспорт, жайгаштыруу, суу, энергия, азык-түлүк, жерди пайдалануу жана калдыктар аркылуу экологиялык басымды көбөйтүшү мүмкүн. Тескерисинче, туризмден түшкөн кирешелер жашыл инфраструктурага, кайра жаралуучу энергияга, коргоого жана багыттарды натыйжалуураак башкарууга жумшалса, экологиялык жакшыртууну колдой алат.

Изилдөөнүн адабияттагы боштугу — AI, туризм, финансы жана экологиялык жөнгө салууну бири-биринен өзүнчө кароонун ордуна бир экологиялык из моделинде бириктирип, бул байланыштар экологиялык басымдын бөлүштүрүлүшү боюнча сызыктуу эмес түрдө өзгөрөбү же жокпу деген суроону изилдөөсү.

Теориялык алкак: үч теория жана төрт механизм

Изилдөө үч негизги теориялык ыкманы бириктирет: Environmental Kuznets Curve (EKC), Ecological Modernization Theory жана Porter Hypothesis.

EKC ыкмасы экономикалык кеңейүүнүн экологиялык натыйжасы менен экономикалык ишмердүүлүктүн деңгээлинин ортосунда сызыктуу эмес байланыш болушу мүмкүн экенин түшүндүрөт. Бул изилдөөдө айрыкча туризмдин ИДПдагы үлүшү жана анын квадраты бирге моделденип, туризм жетектеген экономикалык кеңейүүнүн экологиялык из менен сызыктуу эмес байланышы текшерилет.

Ecological Modernization Theory технологиялык өнүгүү өндүрүштө жана кызмат көрсөтүүлөрдө энергия жана ресурстук натыйжалуулукту жогорулатып, экологиялык басымды азайта алат деген механизмди колдойт. Изилдөөдө AI акылдуу энергия башкаруу, эмиссияларды көзөмөлдөө, өндүрүштү оптималдаштыруу жана ресурстарды бөлүштүрүү аркылуу иштеши мүмкүн деп болжолдонгон.

Porter Hypothesis болсо катуураак экологиялык саясат чыгым гана жаратпастан, фирмаларды инновацияга жана таза технологияларга багыттап, экологиялык натыйжалуулукту жакшырта алат деген ойго негизделет. Изилдөөдөгү Environmental Policy Stringency (EPS) өзгөрмөсү ушул башкаруу каналын чагылдырат.

Булактын 1-сүрөтү бул теориялык системаны төрт жол менен бириктирет: натыйжалуулук каналы, инновация каналы, масштаб/кайтарым таасир каналы жана башкаруу каналы. AI, туризм динамикасы жана финансылык өнүгүү энергия натыйжалуулугу, технологиялык/жашыл инновация, транспорт эмиссиялары жана туризм басымы, ошондой эле жашыл инвестиция/туруктуу инфраструктура сыяктуу ортомчу механизмдер аркылуу экологиялык изге байланыштырылат. EPS болсо түздөн-түз экологиялык басымды да, бул ортомчу байланыштарды да жөнгө салган башкаруу компоненти катары көрсөтүлөт.

Изилдөө гипотезалары

1. H1: Жасалма интеллектти өздөштүрүү өнүккөн экономикаларда экологиялык изди азайтат.
2. H2: Туризмдин интенсивдүүлүгү экологиялык изди көбөйтөт; байланыш жогорку экологиялык из режимдеринде айкыныраак болот деп күтүлөт.
3. H3: Туризмден келип чыккан экономикалык өсүштүн экологиялык из менен байланышы сызыктуу эмес.
4. H4: Туризм чыгымдары экологиялык изди көбөйтөт.

Бул изилдөө жасалма интеллект менен экологиялык издин ортосунда эмнени табат?

MMQR натыйжаларында AI өзгөрмөсүнүн коэффициенти Q0.10дон Q0.90га чейинки бардык изилденген экологиялык из квантилдеринде терс жана таблицада берилген p-маанилерге ылайык статистикалык жактан маанилүү; изилдөө муну изилденген үлгүдө AI-натыйжалуулук механизми AI-кайтарым таасир механизмине үстөм болгон байланыш менен шайкеш деп чечмелейт, бирок байкоочулук дизайн AI экологиялык изди себептик түрдө азайтканын далилдебейт.

Булакта AI үчүн MMQR коэффициенттери Q0.10до −4,27, Q0.20да −6,37, Q0.50дө −1,35, Q0.60та −1,48, Q0.80де −2,69 жана Q0.90да −3,40 деп берилген. Тиешелүү p-маанилер ирети менен 0,000; 0,003; 0,006; 0,004; 0,004 жана 0,000.

Авторлор айрыкча жогорку экологиялык басым режимдеринде AI энергияны башкаруу, транспортту оптималдаштыруу, имараттардын натыйжалуулугу жана экологиялык мониторинг аркылуу көбүрөөк натыйжалуулук пайдасын бере аларын талкуулашат. Ошентсе да натыйжа “AI өзүнөн өзү жашыл” деген мааниде чечмеленбейт; энергия булагы, санарип инфраструктуранын көлөмү жана экологиялык башкаруу натыйжаны өзгөртүшү мүмкүн.

AI өзгөрмөсү чынында эмнени өлчөйт?

Изилдөөдө AI компания же колдонуучу деңгээлиндеги түз “AI колдонуу көрсөткүчү” эмес. Ал WIPOдон алынган AI менен байланышкан патенттик активдүүлүктөн түзүлгөн өлкө деңгээлиндеги технологиялык мүмкүнчүлүк көрсөткүчү. Булакка ылайык чийки AI патенттери өлкө-жыл деңгээлинде топтолуп, өлкөнүн өлчөмүнө байланышкан кыйшайууну азайтуу үчүн калк же жалпы патенттик активдүүлүк менен түзөтүлгөн, андан соң \( \ln(1+\text{AI patentleri}) \) өзгөртүүсү колдонулуп, min–max боюнча масштабдалган.

Бул жерде кайра өндүрүлүүчүлүк боюнча маанилүү маселе бар. Булак “калк же жалпы патенттик активдүүлүк” деген туюнтманы колдонот, бирок акыркы катарда алардын кайсынысы колдонулганын так айырмалабайт. Мындан тышкары, min–max боюнча масштабдалганы айтылган AI көрсөткүчү 2-таблицада 2,107ден 10,389га чейинки аралыкта берилген. Ошондуктан коэффициенттердин чоңдугун түздөн-түз “AI өздөштүрүүнүн бир бирдикке өсүшү” деп физикалык же саясаттык масштабга которуу коопсуз эмес.

Туризмдин экологиялык из менен байланышы эмне үчүн U-түрүндө?

Изилдөөдө туризмдин ИДПдагы үлүшүнүн коэффициенти бардык изилденген квантилдерде терс, ал эми бул өзгөрмөнүн квадратынын коэффициенти бардык квантилдерде оң; булак бул белгилердин айкалышын туризмдин экономикалык салымы төмөн жана орто деңгээлдерде азыраак экологиялык басым менен байланыштуу болушу мүмкүн, бирок туризмге ашыкча көз карандылык күчөгөн сайын байланыш кайрадан жогору экологиялык изге өтүшү мүмкүн болгон U-түрүндөгү үлгү катары чечмелейт.

Бул натыйжа классикалык “тескери-U” Environmental Kuznets Curve формасы эмес. Булак байланыштын өзгөчө U-түрүндө экенин белгилейт. Туризм кирешелери алгачкы этаптарда таза инфраструктураны жана экологиялык башкарууну каржылай алышы, бирок кеңейүү белгилүү бир масштабдан ашкандан кийин курулуш, интенсивдүү транспорт, энергия колдонуу, жерге басым, калдыктар жана ресурстарды керектөө үстөм боло башташы мүмкүн деген механизм мүмкүн болгон түшүндүрмө катары талкууланат.

Изилдөө туризм үчүн кандайдыр бир так “чектик маанини” же бурулуш чекитин билдирбейт. Ошондуктан Verianla тексти булактын коэффициенттеринен жаңы чек эсептебейт жана “ИДПдагы үлүш ушул деңгээлден ашканда туризм зыяндуу” деген булакта жок чек түзбөйт.

Туризмдин интенсивдүүлүгү эмне үчүн бир багытта жүрбөйт?

Туризмдин интенсивдүүлүгү (TINT) өлкөгө келген эл аралык туристтердин саны менен берилет. MMQRде байланыштын багыты квантилдер боюнча өзгөрөт. Q0.10 коэффициенти оң болгону менен p = 0,109 болгондуктан салттуу чектерде маанилүү эмес. Q0.20да оң, Q0.50дө терс, Q0.60, Q0.80 жана Q0.90да кайрадан оң жана маанилүү.

Булактын чечмелөөсүнө ылайык, төмөн жана жогорку басым режимдеринде туризмдин кеңейишинен келип чыккан транспорт, жайгаштыруу, калдыктар жана ресурстарды колдонуу каналдары үстөм болушу мүмкүн. Медианалык режимдеги терс коэффициент болсо туризм инфраструктурасы, кайра жаралуучу энергияны колдонуу же жөнгө салуу натыйжалуураак болгон өтмө режим менен шайкеш келиши мүмкүн. Бирок модель бул механизмдердин кайсынысы өз алдынча белгилердин мындай өзгөрүшүн жаратканын түз текшербейт.

Туризм чыгымдары

Туризм чыгымдары (TEXP) бардык MMQR квантилдеринде оң коэффициент көрсөтөт жана коэффициенттин чоңдугу жогорку квантилдерге карай өсөт. Булак муну туризм керектөөсүнүн жогорулашы жайгаштыруу, энергия, транспорт жана калдыктарды өндүрүү аркылуу, айрыкча жогорку экологиялык басым шарттарында, экологиялык жүктү көбөйтүшү менен байланыштырат.

TEXP өзгөрмөсүнүн булак таблицасындагы өлчөө масштабы жана сүрөттөмө статистикасында отчеттук көйгөйлөр бар болгондуктан, бул коэффициенттердин абсолюттук чоңдугун реалдуу акча бирдигине болгон экологиялык таасир катары чечмелөө ылайыксыз. Коопсуз чечмелөө — байланыштын булакта берилген багыты жана квантилдер арасында өзгөргөн чоңдугу.

Финансылык өнүгүү эмне үчүн эки багыттуу?

Financial development (FD) жеке секторго берилген ички кредиттин ИДПга катышы менен берилет. Q0.10 жана Q0.20да коэффициент оң жана p-маанилери тиешелүүлүгүнө жараша 0,002 жана 0,004. Q0.50 жана Q0.60та оң болгону менен ачык p-маанилери салттуу %5 чегинде маанилүү эмес; Q0.80 жана Q0.90да коэффициент терске өтөт.

Булак бул үлгүнү финансынын эки мүмкүн болгон колдонулушу аркылуу түшүндүрөт. Кредиттик кеңейүү курулушка, керектөөгө жана ресурс-интенсивдүү инфраструктурага багытталса, экологиялык басымды күчөтүшү мүмкүн; финансылык ресурстар кайра жаралуучу энергияга, жашыл инновацияга жана туруктуу туризмге багытталса, байланыш тескери болушу мүмкүн. Учурдагы модель кредит чындап кайсы долбоорлорго жумшалганын өзүнчө өлчөбөгөндүктөн, бул түшүндүрмө механизм деңгээлиндеги жоромол.

Экологиялык саясаттын катуулугу

Environmental Policy Stringency (EPS) OECD Environmental Policy Stringency Index менен өлчөнөт. Коэффициент Q0.10, Q0.20, Q0.50 жана Q0.60та терс жана p-маанилери 0,05тен төмөн. Q0.80 жана Q0.90да да белги терс бойдон калат, бирок p-маанилери тиешелүүлүгүнө жараша 0,078 жана 0,074.

Булак бул жалпы терс үлгүнү Porter Hypothesis жана экологиялык башкаруу алкагы менен шайкеш деп баалайт: катаалыраак жөнгө салуу экологиялык жактан интенсивдүү ишмердүүлүктүн баасын жогорулатып, таза технологияга өтүүнү тездетип жана AI, туризм жана финансы менен байланышкан кайтарым таасирлерди чектей алат.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Үлгү жана өлкөлөр

Изилдөө 2000–2022 мезгилин жана төмөнкү 38 OECD экономикасын аныктайт: Австралия, Австрия, Бельгия, Канада, Чили, Колумбия, Коста-Рика, Чех Республикасы, Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Венгрия, Исландия, Ирландия, Израиль, Италия, Япония, Латвия, Литва, Люксембург, Мексика, Нидерланд, Жаңы Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Словакия Республикасы, Словения, Түштүк Корея, Испания, Швеция, Швейцария, Түркия, Улуу Британия жана Америка Кошмо Штаттары.

Булактын натыйжалар бөлүмүндөгү сүрөттөмө таблица бардык өзгөрмөлөр үчүн болгону 161 байкоо берет. Демек, көрсөтүлгөн 38 өлкө × 23 жылдык теориялык панель толук тең салмакталган эмес. Булак акыркы үлгүнү “бардык өзгөрмөлөр боюнча жетиштүү маалыматы бар өлкөлөр” менен чектегенин айтса да, кайсы өлкө кайсы жылдары жетишсиз болгонун көрсөткөн деталдуу өлкө-жыл таблицасын бербейт.

Өзгөрмөлөр жана маалымат булактары

Негизги эмпирикалык модель

Булактын Теңдеме (1)де берген функционалдык модели:

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

түрүндө.

Бул жерде \(i\) өлкөнү, \(t\) убакытты билдирет. Моделдин максаты экологиялык из AI, туризм, финансы жана экологиялык саясат өзгөрмөлөрү менен бирге кандай өзгөрөрүн изилдөө.

Булактын Теңдеме (2)деги эмпирикалык жазылышы:

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

түрүндө. Булак Теңдеме (1)де көз каранды өзгөрмөнү \(ECOF\), Теңдеме (2)де болсо \(EF\) символу менен жазат; Verianla бул нотация айырмасын унчукпай бирдейлештирбейт.

MMQR жана PQQKRLS эмне үчүн чогуу колдонулду?

MMQR түшүндүрүүчү өзгөрмөлөрдүн экологиялык издин ар башка шарттуу квантилдериндеги коэффициенттерин жана p-маанилерин берет, ал эми PQQKRLS түшүндүрүүчү өзгөрмөнүн да, экологиялык издин да бөлүштүрүүдөгү ордуна жараша байланыштын сызыктуу эмес жооп бетин көрсөтөт; ошондуктан булак MMQRди негизги коэффициент жана тыянак чыгаруу куралы, PQQKRLSти болсо толуктоочу сызыктуу эмес далил катары колдонот.

Эконометрикалык иштөө тартиби

Изилдөөнүн методикалык агымы беш негизги этаптан турат. Адегенде сүрөттөмө статистикалар жана корреляциялар каралган. Андан соң өлкөлөр жалпы шокторго кабылышы мүмкүн деген ой менен кесилиштер аралык көз карандылык жана ыктоо гетерогендүүлүгү текшерилген. Андан кийин CIPS жана CADF экинчи муундагы панелдик бирдик-тамыр тесттери колдонулуп, андан соң панелдик коинтеграция талдоосу жүргүзүлгөн. Негизги гетерогендүү таасирлер MMQR менен, сызыктуу эмес бөлүштүрүү беттери PQQKRLS менен изилденген. Акырында FMOLS жана DOLS альтернативдүү узак мөөнөттүү баалоолору туруктуулук текшерүүсү катары берилген.

Кесилиштер аралык көз карандылык

Булактын CD тестинде ECOF, AI, TINT, GDPT, GDPT², TEXP, FD жана EPS өзгөрмөлөрүнүн баары үчүн кесилиштер аралык көз карандылык статистикалык жактан маанилүү. Мисалы, TINT үчүн CD статистикасы 20,186 жана орточо абсолюттук корреляция 0,498; FD үчүн CD статистикасы 18,704 жана орточо абсолюттук корреляция 0,609 деп берилген.

Бул жыйынтык өлкөлөрдү толугу менен көз карандысыз байкоолор катары кароого болбой турганын көрсөткөн диагностикалык табылга. Глобалдык технологиялык жайылуу, жалпы туризм циклдери, энергия баалары жана жалпы саясаттык шоктор өлкөлөр ортосунда байланыш жаратышы мүмкүн.

Ыктоо гетерогендүүлүгү

Ыктоо гомогендүүлүгү тестинде булак:

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

жана

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

маанилерин берет. Нөлдүк гипотезанын четке кагылышы өзгөрмөлөр менен экологиялык издин ортосундагы коэффициенттер бардык өлкөлөрдө бирдей эместигин колдойт. Бул жыйынтык квантилдик жана гетерогендүүлүккө багытталган ыкмаларды колдонуу негиздемесин күчөтөт.

Бирдик-тамыр тесттери

CIPS жана CADF натыйжаларына ылайык айрым өзгөрмөлөр деңгээлде стационардуу эмес жана биринчи айырмада стационардуу болуп калат. Булак жалпы маалымат түзүлүшүн негизинен I(1), айрым өзгөрмөлөрдү тест тандоосуна жараша I(0)/I(1) аралашмасы катары сүрөттөйт жана эч бир катар I(2) эмес экенин белгилейт.

4-таблицадагы CIPS түшүндүрмөсүнүн белги жана критикалык маанилерди көрсөтүүсү жетиштүү так болбогондуктан, Verianla тексти ар бир уячаны өз алдынча кайра классификациялоонун ордуна булактын жалпы чечмелөөсүн сактайт.

Панелдик коинтеграция

Pedroni талдоосунда бардык статистикалар бирдей жыйынтык бербейт. Булакка ылайык:

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

коинтеграцияны колдогон жыйынтык берет, ал эми Panel v, Panel rho, Group rho жана Group ADF статистикаларынын айрымдары маанилүү эмес. Ошондуктан авторлор Pedroni жыйынтыгын өз алдынча акыркы далил катары эмес, башка туруктуу ыкмалар менен бирге колдонулуучу колдоочу диагностикалык далил катары баалашат.

MMQR натыйжаларынын булакка ишенимдүү таблицасы

Төмөнкү таблицада булактагы жылдыздар колдонулган жок, түз эле булакта берилген коэффициенттер жана p-маанилер көрсөтүлдү. Мунун себеби булактагы жылдыз түшүндүрмөсү менен айрым ачык p-маанилер бири-бирине дал келбейт.

MMQR таблицасынын илимий билдирүүсү

AI: бардык квантилдерде терс. Белгинин туруктуулугу изилдөөнүн эң ырааттуу жыйынтыктарынын бири.

TINT: бир багыттуу эмес; орто квантилде терске айланып, жогорку квантилдерде күчтүү түрдө оңго кайтып келет.

GDPT + GDPT²: сызыктуу мүчөнүн терс, квадраттык мүчөнүн оң болушу булактын U-түрүндөгү чечмелөөсүнүн негизин түзөт.

TEXP: бардык квантилдерде оң жана булактын отчетунда жогорку квантилдерде өсөт.

FD: төмөнкү квантилдерде оң жана маанилүү; жогорку квантилдерде терс, бирок ачык p-маанилерге ылайык маанилүү эмес. Бул өзгөрмө үчүн “финансы экологиялык басымды сөзсүз азайтат” же “сөзсүз көбөйтөт” деген бир багыттуу жыйынтык колдоого алынбайт.

EPS: бардык квантилдерде терс белгиге ээ; бирок Q0.80 жана Q0.90 ачык p-маанилери %5 чектен жогору.

PQQKRLS ыкмасы

PQQKRLS Kernel Regularized Least Squares (KRLS), Quantile-on-Quantile регрессиясын жана панелдик-квантилдик логиканы бириктирген ийкемдүү ыкма катары колдонулат. Негизги максат — бир гана орточо коэффициенттин ордуна түшүндүрүүчү өзгөрмөнүн ар башка бөлүштүрүү деңгээлдери менен экологиялык издин ар башка квантилдери бирге түзгөн сызыктуу эмес байланыш бетин изилдөө.

Булак Теңдеме (3) жана Теңдеме (4)тө KRLS туундусуна жана panel quantile-on-quantile кеңейтүүсүнө байланышкан математикалык туюнтмаларды берет. PDFдеги бул теңдемелердин айрым үстүңкү индекс жана экспоненттик туюнтмаларынын жайгашуусу типографиялык жактан бүдөмүк болгондуктан, белгилер Verianla тарабынан унчукпай кайра түзүлгөн эмес. Илимий жактан коопсуз негизги билдирүү — ыкма kernel салмактары жана байкоолор аралык аралыктар аркылуу маржиналдык байланышты ийкемдүү эсептеп, аны панелдик-квантилдик түзүлүшкө кеңейтет.

Мындан тышкары, булак ошол эле кыскартманы бир жерде Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares, башка жерде Partial Quantile–Quantile Kernel Regularized Least Squares деп ачат. 5-сүрөттүн аталышында болсо “Panel QQKRLS” деген туюнтма колдонулат. Бул аталыш айырмачылыктары булактагыдай сакталууга тийиш; Verianla аларды жаңы ыкма атын ойлоп таап бириктирбейт.

PQQKRLS жооп беттери эмнени көрсөтөт?

Булак 5-сүрөттө жети өзүнчө жылуулук картасын берет: GDPT, GDPT², TINT, EPS, FD, TEXP жана AI. Бул визуалдын илимий ролу жаңы так коэффициенттерди берүү эмес, MMQR менен байкалган багыттар бөлүштүрүүнүн ар башка аймактарында сызыктуу эмес түрдө кандай өзгөрөрүн көрсөтүү.

AI бети көпчүлүк аймактарда терс; TINT жана TEXP беттери айрыкча өзгөрмө жана экологиялык из жогору аймактарда оң; GDPT бети терс, GDPT² оң; EPS жалпысынан терс көрүнөт. Финансылык өнүгүүнүн бети болсо режимге көбүрөөк көз каранды.

Бул беттерде булак бардык сандык уяча маанилерин таблица түрүндө бербегендиктен, Verianla түстөрдөн жаңы так маанилерди чыгарбайт жана интерполяция жасабайт.

FMOLS жана DOLS туруктуулук текшерүүсү

Булак MMQR табылгаларын альтернативдүү узак мөөнөттүү баалоолор менен салыштыруу үчүн FMOLS жана DOLS натыйжаларын да берет. AI эки баалоодо тең терс; TINT оң; GDPT терс; GDPT² оң; EPS терс деп берилет. FD FMOLSта алсыз оң, DOLSта оң, бирок статистикалык жактан маанилүү эмес.

TEXP боюнча булак ичиндеги эскертүү: 7-таблицада FMOLS TEXP коэффициенти 4,317 жана стандарттык ката 1304,226 деп берилсе да, коэффициент үч жылдыз менен белгиленген. Бул сандар айкалышы өз ичинде маанилүүлүк белгиси менен шайкеш көрүнбөйт. DOLS тарабында болсо 6102,458 коэффициент жана 1497,385 стандарттык ката берилген. Ошондуктан TEXP туруктуулук коэффициентинин абсолюттук чоңдугу Verianla тарабынан кайра чечмеленбейт.

Натыйжалар себептик таасирди көрсөтөбү?

Жок. Изилдөө байкоочулук өлкө панелдик маалыматтарына негизделет, AI же туризм боюнча экзогендик/кокус кийлигишүүнү колдонбойт жана авторлор да жыйынтыктарды так себептик далил катары чечмелөөгө болбой турганын ачык белгилешет; демек, “AI колдонуу экологиялык изди мынча азайтат” же “туризмдин өсүшү экологиялык басымга мынча себеп болот” деген себептик тыянак чыгарууга болбойт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• AI патенттик интенсивдүүлүгүнө негизделген көрсөткүч менен экологиялык издин ортосунда изилденген MMQR квантилдеринин баарында терс байланыш бар.
• Туризмдин интенсивдүүлүгүнүн экологиялык из менен байланышы квантилге жараша өзгөрөт жана жогорку квантилдерде оң байланыш күчөйт.
• Туризмдин ИДПдагы үлүшү терс, квадраты оң болгондуктан, булак U-түрүндөгү туризм–экологиялык из үлгүсүн билдирет.
• Туризм чыгымдары изилденген бардык квантилдерде оң байланыш көрсөтөт.
• Финансылык өнүгүүнүн байланышы экологиялык режимге жараша багытын өзгөртөт.
• Экологиялык саясаттын катуулугу жалпысынан терс байланыш көрсөтөт.
• PQQKRLS жооп беттери MMQRдин сызыктуу эмес жана режимге көз каранды чечмелөөлөрүн сапаттык жактан колдойт.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• AI экологиялык изди себептик түрдө азайтат деп далилдебейт.
• Ар бир AI колдонмосу айлана-чөйрөгө пайдалуу экенин көрсөтпөйт.
• Туризм үчүн так жана универсалдуу экологиялык көтөрүмдүүлүк чегин эсептебейт.
• Белгилүү экологиялык саясат баллынын өсүшү ар бир өлкөдө бирдей таасир берет деп көрсөтпөйт.
• Финансылык өнүгүү автоматтык түрдө жашыл трансформация жаратат деп далилдебейт.
• PQQKRLS жылуулук карталарын өз алдынча статистикалык маанилүүлүк тести катары колдонбойт.
• 38 OECD өлкөсүнүн баары бирдей коэффициент түзүлүшүнө ээ деп көрсөтпөйт; ыктоо гетерогендүүлүгү тести тескерисинче гетерогендүүлүктү көрсөтөт.

Саясаттык чечмелөөлөр

Авторлор саясаттык жыйынтыктар универсалдуу эмес, шарттуу түрдө чечмелениши керек экенин белгилешет. AI саясаттарында энергия натыйжалуулугуна, акылдуу энергия системаларына, эмиссияларды көзөмөлдөөгө жана ресурстарды оптималдаштырууга багытталган колдонмолор колдоого алынганда, маалымат борборлору менен санарип инфраструктуранын энергияга болгон талабы да эске алынышы керек.

Туризм саясаты келүүчүлөрдүн санын көбөйтүүнү гана максат кылбастан, экологиялык көтөрүмдүүлүктү, төмөн көмүртектүү транспортту, туруктуу жайгаштырууну, калдыктарды азайтууну жана дестинация деңгээлиндеги экологиялык башкарууну да камтышы керек.

Финансылык системаларды туруктуу туризм инфраструктурасына, таза технологияга жана жашыл инвестицияга багыттоо; экологиялык саясаттын катуулугун технология жана туризмден келип чыккан кеңейүүнүн экологиялык чыгымдарын чектей турган деңгээлде сактоо сунушталат.

Негизги чектөөлөр

Биринчи чектөө — себептүүлүк. Маалыматтар байкоочулук мүнөздө жана булак муну ачык кабыл алат.

Экинчи чектөө — AI өлчөмү. AI өздөштүрүүнү өлкөлөр жана жылдар боюнча бирдей өлчөө кыйын болгондуктан, патентке негизделген көрсөткүч реалдуу AI колдонуунун белгилүү бир технологиялык инновация өлчөмүн гана чагылдырат.

Үчүнчү чектөө — акыркы панелдин чакандыгы жана түшүндүрүлбөгөн жетишпестик түзүлүшү. Булак 38 өлкө жана 2000–2022 мезгилин аныктаганы менен, 161 байкоо билдирет.

Төртүнчү чектөө — PQQKRLSти чечмелөө. Авторлор жооп беттери формалдуу статистикалык маанилүүлүк тестинин ордун баспай турганын ачык белгилешет.

Бешинчи чектөө — булак ичиндеги айрым отчеттук дал келбестиктер: AI масштабдоосу менен 2-таблицанын аралыгы, abstractтагы табигый ресурс рентасы менен моделдеги FD өзгөрмөсү, жылдыз түшүндүрмөлөрү менен p-маанилер жана айрым TEXP сандары толук шайкеш эмес.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

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

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

Жооптуу автор: Deyi Xu

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

Журнал: Economies

Басма: MDPI

Жарыянын түрү: Article

Библиографиялык жазуу: Economies, 2026, 14(8), 338

DOI: 10.3390/economies14080338

Тапшыруу: 26 май 2026

Ревизия: 4 июль 2026

Кабыл алуу: 3 август 2026

Жарыялоо: 12 август 2026

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маалымат мезгили: 2000–2022.

Географиялык камтуу: Булакта тизмеленген 38 OECD экономикасы.

Булакта билдирилген акыркы байкоолордун саны: 161.

Көз каранды өзгөрмө: Киши башына экологиялык из, global hectares per person.

Негизги ыкмалар: сүрөттөмө статистика жана корреляция талдоосу; cross-sectional dependence тесттери; CIPS жана CADF панелдик бирдик-тамыр тесттери; ыктоо гетерогендүүлүгү тести; Pedroni панелдик коинтеграция тести; Method of Moments Quantile Regression; Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares; FMOLS жана DOLS туруктуулук талдоолору.

Каржылоо: National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China, долбоор 2024ZD1002002; National Natural Science Foundation of China, долбоор 42572386, 72204235, 72504263 жана 72573163.

Маалыматтын жеткиликтүүлүгү: Авторлор макаланын жыйынтыктарын колдогон чийки маалыматтар суроо-талап боюнча берилерин билдиришет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор изилдөөгө таасир этиши мүмкүн болгон белгилүү финансылык кызыкчылык же жеке мамиле тууралуу билдиришкен эмес.

Автордук салымдар: Концептуалдаштыруу Muhammad Sonail, Deyi Xu жана Mojawir Ahmad Sadat; методология Muhammad Sonail, Zohaib Hassan жана Farrukh Fazal; программалык камсыздоо Muhammad Sonail; текшерүү Deyi Xu жана Mojawir Ahmad Sadat; формалдуу талдоо Muhammad Sonail жана Zohaib Hassan; маалыматтарды даярдоо Muhammad Sonail жана Farrukh Fazal; алгачкы долбоор Muhammad Sonail; көзөмөл жана долбоорду башкаруу Deyi Xu тарабынан аткарылган.

Булак ичиндеги өзгөрмө дал келбестиги: Abstract табигый ресурс рентасын изилдөө өзгөрмөлөрүнүн бири катары санаганы менен, эмпирикалык моделде табигый ресурс рентасы жок; модель financial development өзгөрмөсүн камтыйт.

AI өлчөө дал келбестиги: Метод бөлүмү AI катары min–max нормалдаштыруу колдонулганын билдирет, бирок 2-таблицада берилген AI маанилери салттуу 0–1 min–max аралыгында эмес.

Сүрөттөмө таблица боюнча эскертүү: TEXP үчүн берилген орточо, медиана жана минималдуу маанилер өз ара арифметикалык отчеттук көйгөй болушу мүмкүн экенин көрсөтөт. Ошондуктан бул сап Verianlaда жаңы статистика түзүү максатында колдонулган эмес.

Маанилүүлүк белгиси боюнча эскертүү: MMQR жана FMOLS/DOLS таблицаларындагы жылдыз түшүндүрмөсү айрым ачык p-маанилер менен дал келбейт. MMQR чечмелөөсүндө p-маанилер негизге алынган.

PQQKRLS аталышы боюнча эскертүү: Булак кыскартманы ар башка жерлерде Panel Quantile-on-Quantile Kernel-Based Regularized Least Squares, Partial Quantile–Quantile Kernel Regularized Least Squares жана 5-сүрөттө Panel QQKRLS түрүндө колдонот.

Негизги методологиялык чек: Натыйжалар байкоочулук байланыштар; себептик таасир катары чечмеленүүгө болбойт. PQQKRLS болсо толуктоочу сызыктуу эмес визуалдык далил жана өз алдынча статистикалык маанилүүлүк тести эмес.

Визуалды кайра тартуу: Булактын 1-сүрөтүндөгү теориялык механизм схемасы, 2-сүрөттөгү метод агымы, 4-сүрөттөгү Pedroni диагностикалык картасы жана 5-сүрөттөгү PQQKRLS жооп беттери илимий байланыштарды сактоо менен оригиналдуу Verianla визуалдарына айландырылышы мүмкүн. 5-сүрөт үчүн булакта уячалардын бардык сандык чийки маанилери берилбегендиктен, визуалды кайра тартуу сапаттык/source-derived чегинде кармалышы керек.

Verianla Live ылайыктуулугу: MMQR коэффициенттери үчүн Live Data жана Live Compare; метод ырааттуулугу үчүн Live Process; булактын 1-сүрөтү үчүн source-derived Live Figure ылайыктуу. Колдонуучу параметрлерди өзгөртүп жаңы экологиялык из натыйжасын чыгарган интерактивдүү симуляцияны булак колдобойт.