Análisis bibliométrico de estudios econométricos en sostenibilidad
Resumen
Los estudios de sostenibilidad en econometría analizan cómo las decisiones económicas impactan el medio ambiente y la sociedad a través de métodos estadísticos y matemáticos. El estudio presenta los documentos más relevantes en esta temática, lo cual se desarrolló con el objetivo de identificar patrones en la producción científica. Se seleccionaron documentos publicados entre 2000 y 2024 que están disponibles en acceso abierto, lo cual dio un total de 207 escritos. La metodología empleada fue el análisis bibliométrico a través de la biblioteca Bibliometrix en el lenguaje R, lo que facilitó el análisis de redes de colaboración y las principales áreas temáticas. Los resultados indican un crecimiento anual del 15.48% en la producción científica, donde destacan temas como el crecimiento económico, el desarrollo sostenible y la econometría espacial. Además, China se posiciona como el principal productor de investigaciones en este campo. El estudio ofrece una visión integral del estado actual de la investigación en econometría y sostenibilidad, además proporciona una base sólida para futuras investigaciones y fomenta el estudio interdisciplinario en esta área.
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Citas
Acevedo-Duque, Á., Álvarez-Herranz, A., & Marinao-Artigas, E. (2023). Scientometrics study of country branding and its contribution to sustainable development in nations. Data and Metadata, 2. https://doi.org/10.56294/dm2023163
Alola, A. A., Bekun, F. V., & Sarkodie, S. A. (2019). Dynamic impact of trade policy, economic growth, fertility rate, renewable and non-renewable energy consumption on ecological footprint in Europe. Science of The Total Environment, 685, 702–709. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2019.05.139
Andrei, D. R., Gogonea, R. M., Zaharia, M., & Andrei, J. V. (2014). Is Romanian rural tourism sustainable? Revealing particularities. Sustainability (Switzerland), 6(12), 8876–8888. https://doi.org/10.3390/su6128876
Antonakakis, N. (2020). Recent developments in spatial econometrics. Journal of Geographical Systems, 22(1), 3–4. https://doi.org/10.1007/s10109-019-00317-y
Asumadu-Sarkodie, S., & Owusu, P. A. (2016). Carbon dioxide emissions, GDP, energy use, and population growth: a multivariate and causality analysis for Ghana, 1971–2013. Environmental Science and Pollution Research, 23(13), 13508–13520. https://doi.org/10.1007/s11356-016-6511-x
Bertanha, M., & Moreira, M. J. (2020). Impossible inference in econometrics: Theory and applications. Journal of Econometrics, 218(2), 247–270. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.04.016
Çağlayan Akay, E., & Ertok Onurlu, M. (2023). Health Econometrics Research: A Bibliometric Analysis from 1991 to 2020. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, 0(38), 243–264. https://doi.org/10.26650/ekoist.2023.38.1242702
Çağlayan Akay, E., Yılmaz Soydan, N. T., & Kocarık Gacar, B. (2022). Bibliometric analysis of the published literature on machine learning in economics and econometrics. Social Network Analysis and Mining, 12(1). https://doi.org/10.1007/s13278-022-00916-6
Ceballos Mina, O. E., & Duque García, C. A. (2023). Econometría en los programas de economía: mitos y barreras de enseñanza-aprendizaje. Revista Nicolaita de Estudios Económicos, 17(1), 65–82. https://doi.org/10.33110/rnee.v17i1.335
Daneshvar Ghorbani, B. (2024). Bibliometrix: Science Mapping Analysis with R Biblioshiny Based on Web of Science in Applied Linguistics (pp. 197–234). https://doi.org/10.1007/978-3-031-51726-6_8
Dobrea, R. C., Molănescu, G., & Busu, C. (2015). Food sustainable model development: An ANP approach to prioritize sustainable factors in the romanian natural soft drinks industry context. Sustainability (Switzerland), 7(8), 10007–10020. https://doi.org/10.3390/su70810007
Duque, P., Meza, O. E., Giraldo, D., & Barreto, K. (2021). Social economy and solidarity economy: A bibliometric analysis and literature review. REVESCO Revista de Estudios Cooperativos, 138, 1–25. https://doi.org/10.5209/REVE.75566
Falagas, M., Pitsouni, E., Malietzis, G., & Pappas, G. (2008). Comparison of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar: Strengths and weaknesses. FASEB Journal : Official Publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology, 22, 338–342. https://doi.org/10.1096/fj.07-9492LSF
Fernandes, C. I., Veiga, P. M., Ferreira, J. J. M., & Hughes, M. (2021). Green growth versus economic growth: Do sustainable technology transfer and innovations lead to an imperfect choice? Business Strategy and the Environment, 30(4), 2021–2037. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/bse.2730
Ferrada, C., Díaz-Levicoy, D., Puraivan, E., & Silva Díaz, F. (2020). Análisis bibliométrico sobre Educación Financiera en Educación Primaria. Revista de Ciencias Sociales (RCS), 225–242. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7599942
Fonseca, B. B., Cortez Clavijo, P. E., & Mar Cornelio, O. (2022). Sistemas de recomendación para la gestión de proyectos. Análisis Bibliométrico. Serie Científica de La Universidad de Las Ciencias Informáticas, 15(5), 70–84. http://publicaciones.uci.cu/
Khan, M., Ahmad, A., Yuvaraj, M., Shaz, S., & Khan, D. (2023). A bibliometric analysis and visualization of global research on rural livelihood. https://doi.org/10.1108/GKMC-10-2022-0231
López, A., Lorca Marín, A., & Pérez, M. (2024). Indagación, modelización y pensamiento computacional: Un análisis bibliométrico con el uso de Bibliometrix a través de Biblioshiny. Revista Eureka Sobre Enseñanza y Divulgación de Las Ciencias, 21. https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2024.v21.i1.1102
Moreno, P. (2020). Aplicación de la Econometría en la Evaluación de Políticas Públicas. Revista Electrónica Sobre La Enseñanza de La Economía Pública, 27, 27–38.
Rodríguez Cano, N. S. (2018). Tendencias actuales en la evaluación de políticas públicas. Ensayos de Economía, 28(53), 15–35. https://doi.org/10.15446/ede.v28n53.75382
Scimago. (2024). Sustainability (Switzerland) . https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=21100240100&tip=sid&clean=0
Soydan, N. T. Y., Gacar, B. K., & Akay, E. C. (2020). Machine learning and economics: bibliometric analysis. Pressacademia, 12(1), 104–105. https://doi.org/10.17261/pressacademia.2020.1367
Zapata, H. O., & Mukhopadhyay, S. (2022). A Bibliometric Analysis of Machine Learning Econometrics in Asset Pricing. Journal of Risk and Financial Management, 15(11). https://doi.org/10.3390/jrfm15110535
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