Mampuh  Circular-Economy  Mendukung  Green  Building  dan Green Sustainable Development di  ABRIC Coutries?

## Rusiadi *, Muhammad Yusuf, Aliza Adivia
Fakultas Sosial Sains, Universitas Pembangunan Panca Budi Email: rusiadi@dosen.pancabudi.ac.id

## Abstract
Long-term economic stability will be a successful indicator of economic development. Sustainable development can be facilitated by using a circular economy and green building practices. The aim of this research is to investigate the ways in which the circular economy supports green building and sustainable development in the ABRIC countries. Using the eViews application, simultaneous equations is the research method that is employed. Secondary data for the research period 2005 – 2022 (year data) and monthly data for the period 2020 – 2022 (CEIC data) were obtained for this study from the World Bank Data website. The analysis's findings concurrently demonstrate that income level and green credit can support sustainable economic growth and that increasing both green technology and economic growth is necessary to improve green building.
Keywords : Sustainable Development, Green Building, Green Technology, Circular Economy

## Abstrak
Pembangunan ekonomi akan berhasil ditandai dengan stabilitas ekonomi dalam jangka panjang.  Pembangunan  berkelanjutan  dapat  tercapai  dengan  adanya  dukungan penerapan circular economy dan green building. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran  circular  economy  terhadap  green  building  dan    sustainable  development  di ABRIC Countries.  Penelitian ini dilakukan menggunakan persamaan simultan dengan program  Eviews.  Data  sekunder  bersumber  dari  World  Bank  dan data bulanan dari CEIC  dari  2020 – 2022.  Hasil  analisis  secara bersamaan menunjukkan bahwa Tingkat Pendapatan  dan  Kredit  Hijau  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang berkelanjutan, dan untuk meningkatkan pembangunan hijau, kita harus meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan teknologi hijau..
Kata Kunci: Sustainable Development, Green Building, Green Technology,Circular Economy

## Pendahuluan
Pembangunan  ekonomi  berkelanjutan  telah  menjadi  konsep  yang  sangat penting dalam beberapa dekade terakhir (Wu & Strezov, 2023), (Zhao et al., 2023) dan  (Lyulyov  et  al.,  2024),  dan  salah  satu  aspek  penting  adalah  pembangunan
berbasis konsep green building (Qiao et al., 2022), (Ho et al., 2024) dan (Škare et al., 2024). Prinsip bangunan hijau mendorong penggunaan sumber daya dengan proporsi  yang  seimbang,  menghindari  penggunaan  berlebihan,  serta  berupaya meningkatkan kondisi lingkungan dan gaya hidup kita (Ngo et al., 2022), (Maiti, 2022)  dan  (Li  et  al.,  2023).  Dengan  mengurangi  tekanan  pada udara, tanah, dan sumber daya energi, operasi bangunan hijau mendukung lingkungan yang sehat. (W. He et al., 2024), (Waqar et al., 2023).
Bangunan  hijau  mencakup  seluruh  siklus  hidup bangunan dengan proses yang  ramah  lingkungan  dan  hemat  sumber  daya,  mulai  dari  lokasi  hingga desain,  pembangunan,  pengoperasian,  pemeliharaan,  pembaruan,  dan konservasi..  (Yi  et  al.,  2023).  Upaya  untuk  memperbaiki  lingkungan  dan  gaya hidup kita dengan mengurangi polusi, memanfaatkan sumber daya alam dengan bijak,  dan  meningkatkan  produktivitas  dan  kesehatan  adalah  dasar  desain bangunan hijau. (Maltese et al., 2017) dan (Barbieri et al., 2023). Praktik bangunan hijau  adalah  upaya  yang  ramah  lingkungan,  mempromosikan  kesehatan penghuni, mengadopsi metode daur ulang dan penggunaan kembali bahan yang berkelanjutan,  mengurangi  emisi  gas  karbon  dioksida  dan  gas  berbahaya lainnya,  dan  mendorong  penanaman  taman dan pepohonan yang lebih banyak. (Koranteng et al., 2023), (Mihai et al., 2021) dan (Iqbal et al., 2023).
Penelitian  tentang  kemajuan  teknologi  hijau  mulai  berkembang  secara bertahap  karena  konflik  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kerusakan lingkungan semakin menonjol. (Geng et al., 2022) dan (Vergara & Agudo, 2021). Namun  demikian,  menyebarkan  inovasi  hijau  juga  bermanfaat  untuk menerapkan  strategi  ekologi  nasional,  mencapai  pembangunan  berkelanjutan, dan  meningkatkan  manfaat  lingkungan  bagi  masyarakat.  (Acheampong  & Opoku, 2023) (Wu & Strezov, 2023) (Weber, 2017).
Grafik 1: Grafik Data Pembangunan Berkelanjutan , Green Technology, dan Green  Building  mulai  tahun  2005  hingga  2022  menunjukkan  bagaimana pergerakan  data  dari  variabel  Green  Technology  ,  Green  Building  ,  dan Pembangunan  Berkelanjutan  di  Amerika  Serikat  sangat  bervariasi  setiap  tahun dari  tahun  2005  -2022.  Dari  pergerakan  data  terlihat  bahwa  seluruh  variabel
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 2 0 05 2 0 06 2 0 07 2 0 08 2 0 09 2 0 10 2 0 11 2 0 12 2 0 13 2 0 14 2 0 15 2 0 16 2 0 17 2 0 18 2 0 19 2 0 20 2 0 21 2 0 22 SD GT GB
saling  berkaitan  dan  mempunyai  hubungan  positif  terhadap  pembangunan berkelanjutan  ekonomi  yang  sedang  berlangsung.  Dibandingkan  dengan universitas,  lembaga  penelitian,  atau  individu,  perusahaan  biasanya  lebih baik dalam menyebarkan teknologi. Ketiga, proses difusi teknologi hijau dipengaruhi oleh sumber daya dan kemampuan pengadopsi. Kelemahan dalam produksi dan manufaktur  juga  dapat  menghalangi  perusahaan  atau  lembaga.  (Vergara  & Agudo, 2021)(Barbieri et al., 2023).
Peran utama dalam mempercepat penyebaran inovasi hijau adalah regulasi lingkungan,  yang  telah  menjadi  fokus  utama.  Inovasi  hijau  ditandai  dengan adanya  eksternalitas  ganda,  yang  berarti  bahwa  pihak  yang  mengadopsi teknologi hijau harus mempertimbangkan biaya internalisasi untuk mengurangi dampak  lingkungan  yang  merugikan.  Regulasi  lingkungan  memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap  proses penyebaran  green innovation (García Machado dan  Martínez-Ávila,  2019).  Terdapat  perspektif  utama  dalam  memahami hubungan  antara  regulasi  lingkungan  dan  penyebaran  green technology (Gu et al., 2018), (Leonard et al., 2024).

## Metode  Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  analisis  data  menggunakan  metode  2SLS,  yang merupakan  singkatan  dari  Regresi  Simultan  Dua  Tahap  (Two-Stage  Least Squares)  (Rusiadi,  2023)  (Rusiadi,  2016).  Metode ini melibatkan dua persamaan simultan,  yaitu  satu  untuk  PDB  dan  satu  lagi  untuk  Green  Finance,  seperti berikut:
PERSAMAAN MODEL:
PERSAMAAN  1:  Sustainable  Development=f(Income  Level,  Consumption Energy, Green Credit)
PERSAMAAN  3:  Green  Building=f(Renewable  Energy,  Emisi  CO2,  Green Technology)
Kedua  persamaan  model  tersebut  dapat  diubah  menjadi  persamaan  ekonomi berikut:
Persamaan 1:
LogSustainable  Development  =  a0+a1log(Income  Level)+a2log(Consumption Energy)+a3log(Green Credit)+e2
Dimana Y1 = Sustainable Development X1 = Tingkat Pendapatan X2 = Konsumsi Hijau X3 = Kredit Hijau Y2 = Green Building
Persamaan 2:
LogGreenBuilding=  a0+a1log(Income  Level)+a2log(Emisi  CO2)+a3log(Green Technology)+e3
Dimana: Y2 = Green Building X1 = Energi Terbarukan X2 = Emisi CO2 X3 = Teknologi Hijau Y1 = Sustainable Development Data dianalisis melalui sistem persamaan simultan dan program Eviews.
Persamaan  Reduksi:  Persamaan  1:  Tingkat  Pendapatan,  Konsumsi  Hijau, Kredit  Hijau,  Pembangunan  Berkelanjutan;  Persamaan  2:  Energi  Terbarukan, Emisi  CO2,  Teknologi  Hijau,  dan  Gedung  Hijau;  Kemudian,  Anda  membuat persamaan reduksi, yang juga disebut sebagai persamaan reduksi. Ini dilakukan untuk  menentukan  apakah  persamaan  tersebut  berada  dalam  kondisi  under- identification, accurate-identification, atau over-identification.
Menurut Kautsayiannis, dalam penelitian yang dikutip oleh Rusiadi (2016), persamaan  identifikasi  harus  memenuhi  kriteria  berlebih  (over  identified)  atau persis  (exact  identified).  Dalam  persamaan  ini,  identifikasi  simultanitas ditemukan sebagai berikut: PERSAMAAN 1: K = 5 m = 3 k = 2 C =K – k C = m -1 = 5 -2 =4 - 1 =3 =3 EKS = K – k = m – 1, Identifikasi tepat (1.3) PERSAMAAN 2: K = 5 m = 4 k = 2 C =K – k C = m -1 = 5 -2 =4 - 1 =3 =3 =2 PDB = K – kAsumsi klasik yang digunakan  dalam  analisis  simultan  2SLS  termasuk  uji  normalitas  data  dan  uji autokorelasi.

## Pembahasan
Coefficient  Std. Error
t-Statistic Prob. C(20) -675.7537 917.5014 -0.736515 0.4624 C(21) 0.016378 0.124193 0.131877 0.8952 C(22) 8.064672 7.273871 1.108718 0.0291 C(23) 2.302084 67.03173 0.631075 0.5288 C(24) 2.206594 0.879886 0.234796 0.8146 C(30) 4947.456 4676.886 1.057852 0.2916 C(31) 4.443361 4.306515 -1.031777 0.0036 C(32) 1.895698 248.6621 0.762359 0.4469 C(33) 1.877001 228.2199 0.831216 0.4070 C(24) 7.879654 172.9273 2.927109 0.2817 Determinant residual covariance  68.26854 Alat: IL CE GCR RE EMS GT C Equation:
LOG(SD)=C(20)+C(21)*LOG(IL)+C(22)*LOG(CE)+C(23)*LOG(GCR)+C(24)*LOG( GB)  Hasil:  90  R-squared  0.026848  Rata-rata  dependent  var  5.215587  Rata-rata dependent var 0.018947 S.D. dependent var 0.923255 S.E. regression var 0.931960 Total squared resid 73.82673 Durbin-Watson stat 0.325703

## Alat:
IL CE GCR RE EMS GT
C Equation: LOG(GB)=C(30)+C(31)*LOG(RE)+C(32)*LOG(EMS)+C(33)*LOG(GT)+C(34)*LOG( SD)  Hasil:  90  R-squared  18.428101  Rata-rata  variabel  dependent  4.244171  Rata- rata variabel dependent 1.156891 Rata-rata variabel regression 31.56691 Rata-rata variabel residen 85696.40 Durbin-Watson stat 0.313256
Hasil  uji  persamaan  1:  Persamaan  pertama  digunakan  untuk  mengetahui pertumbuhan  ekonomi  dan  keuangan  hijau  secara  bersamaan.  Persamaan pertama  digunakan  untuk  mengetahui  pertumbuhan  ekonomi  dan  keuangan hijau secara bersamaan dengan persamaan berikut: SD=C(20)+C(21)*IL+C(22)*CE+C(23)*GCR+C(24)*GB.  Berdasarkan  persamaan  ini, hasil evaluasi dengan m
Hasil  uji  persamaan  2:  Persamaan  kedua  digunakan  untuk  mengetahui pertumbuhan  ekonomi  dan  keuangan  hijau  secara  bersamaan.  Persamaan  ini adalah  sebagai  berikut:  GB=C(30)+C(31)*RE+C(32)*EMS+(33)*GT+C(34)*SD+ Dengan  menggunakan  persamaan  ini,  hasil  evaluasi  dengan  model  dua  tahap lingkaran sederhana adalah
sebagai berikut: GB= 4947.456+4.443361*RE+1.895698*EMS+1.870001*GT+7.879654*SD+

## Pembahasan
Analisis  Simultanitas  Emisi  CO2,  Consumption  Energy,  Green  Credite, Green  Technology,Income  Level  dan  Renewable  Energy  Terhadap  Sustainable Development dan Green Building In ABRIC. Adapun pengaruh simultan adalah mempertimbangkan pengaruh Emisi CO2, Consumption Energy, Green Credite, Green  Technology,Income  Level  dan  Renewable  Energy  untuk  persamaan pertama  yaitu  Consumption  Energy,  Green  Credite,  Income  Level  dan  Green Building untuk mempertimbangkan pengaruh terhadap Sustainable Development. Dan untuk mempertimbangkan pengaruh pada persamaan 2 yaitu Renewable Energy, Emisi CO2, Green Technology dan Sustainable Development pengaruh terhadap Green Building dapat dijelaskan sebagai berikut :
Analisis  Simultanitas  Consumption  Energy,  Green  Credite,  Income  Level dan Green Building terhadap Sustainable Development In ABRIC
Hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  koefisien  regresi  untuk  variabel  CE  adalah positif,  yang  menunjukkan  hubungan  positif  yang  signifikan  dengan  SD.  Nilai koefisien  untuk  variabel  CE  adalah  8,06  persen,  yang  berarti  bahwa  setiap kenaikan sebesar 1% pada variabel CE akan mengakibatkan peningkatan sebesar 8,06%  pada  SD.  Jika  nilai  CE  meningkat  1%,  maka  SD  di  lima  negara  dengan tingkat  emisi  CO2  tertinggi  akan  meningkat  secara  signifikan.  Studi  ini mendukung temuan dari (Acheampong & Opoku, 2023) (Huang et al., 2023).
Variabel  GCR  menunjukkan  hubungan  positif,  namun  tidak  signifikan terhadap SD. Nilai koefisien untuk variabel GCR adalah positif sebesar 2.30, yang mengindikasikan  bahwa  setiap  sebesar  1  persen  pada  variabel  GCR  akan menghasilkan  peningkatan  sebesar  2.30  persen  pada  SD.  Artinya  jika  GCR meningkat 1%, maka SD di lima negara dengan tingkat emisi CO2 tertinggi akan
mengalami peningkatan sebesar 2,30 persen. Variabel IL menunjukkan hubungan positif,  namun  tidak  signifikan  terhadap  SD.  Nilai  koefisien  untuk  variabel  IL adalah  positif  sebesar  0.01  yang  berarti  bahwa  1  persen  pada  variabel  IL  akan menghasilkan  peningkatan  sebesar  0.01  persen  pada  SD.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  jika  IL  meningkat sebesar 1%, maka SD di lima negara dengan  tingkat  emisi  CO2  tertinggi  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0.01 persen.  Variabel  GB  menunjukkan  hubungan  positif,  namun  tidak  signifikan terhadap  SD.  Nilai koefisien untuk variabel GB adalah positif sebesar 2.20 yang berarti  bahwa  setiap  1  persen  GB  akan  menghasilkan  peningkatan  sebesar  2.20 persen pada SD. Hal ini mengindikasikan bahwa jika GB meningkat sebesar 1%, maka  SD  di  lima  negara  dengan  tingkat  emisi  CO2  tertinggi  akan  mengalami peningkatan sebesar 2,20 persen.
Dalam  ABRIC,  telah  dilakukan  analisis  simultanitas  antara  energi renewable,  emisi  CO2,  teknologi  hijau,  dan  pembangunan  berkelanjutan. Variabel  energi  hijau  menunjukkan  hubungan  yang  positif  dan  signifikan terhadap  variabel  energi  hijau.  Nilai  koefisien  variabel  hijau  adalah  4.44,  yang berarti bahwa setiap kenaikan sebesar 1% pada variabel hijau akan menghasilkan peningkatan  sebesar  4.44  persen  pada  variabel  hijau.  Ini  menunjukkan  bahwa jika variabel hijau meningkat sebesar 1%,  (Qiao et al., 2022) (Huang et al., 2023). Variabel  EMS  menunjukkan  hubungan  positif,  tetapi  tidak  signifikan  terhadap GB. Nilai koefisiennya sebesar 1.89 menunjukkan bahwa setiap kenaikan sebesar 1%  pada  variabel  EMS  akan  menghasilkan  peningkatan  1.89  persen  pada  GB, yang  jika  EMS  meningkat  1%,  maka  GB  akan  mengalami  peningkatan  sebesar 1.89  persen  di  lima  negara  dengan  tingkat  emisi  CO2  tertinggi.  Variabel  GT menunjukkan hubungan pos. (Hu et al., 2024) (Hu et al., 2024).
Meskipun  variabel  SD  menunjukkan  hubungan  positif,  mereka  tidak signifikan  terhadap  GB.  Nilai  koefisiennya  yang  positif  sebesar  7.87 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  sebesar  1%  pada  variabel  SD  akan menghasilkan  peningkatan  sebesar  7.87%  pada  GB,  yang  menunjukkan  bahwa jika variabel SD meningkat sebesar 1%, maka GB akan naik 7.87% di lima negara dengan  tingkat  emisi  CO2  tertinggi.  Regulasi  lingkungan  telah  menjadi  fokus utama dalam mempercepat penyebaran inovasi hijau. (Z. He et al., 2023) (Iqbal et al.,  2023).  Salah  satu  tanda  inovasi  hijau  adalah  eksternalitas  ganda;  ini  berarti bahwa  mereka  yang  menerapkan  teknologi  hijau  harus  mempertimbangkan biaya  internalisasi  jika  mereka  ingin  mengurangi  dampak  negatif  yang ditimbulkannya  pada  lingkungan.  (Shobande  et  al.,  2023)  (Xie  et  al.,  2022) (Shobande  et  al.,  2023)  (Niu  et  al.,  2024)  (Shahid  et  al.,  2024).  Oleh  karena  itu, green  environment  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  proses penyebaran  green  innovation  (García  Machado  dan  Martínez-Ávila,  2019). Perspektif  utama  dalam  memahami  hubungan  antara  regulasi  lingkungan  dan penyebaran green technology (Yang et al., 2023) (Gu et al., 2018), (Leonard et al., 2024).

## Simpulan
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  peningkatan  tingkat  pendapatan  dan green  credit  dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  stabil  dan berkelanjutan.  Kita  juga  perlu  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dan  green technology  untuk  meningkatkan  pembangunan  hijau.  Hasil  analisis  simultan juga  menunjukkan  bahwa  RE  dan  EMS memiliki hubungan positif, tetapi tidak secara  signifikan  terhadap  GB.  Variabel  CE  dan  GB,  di  sisi  lain,  memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap SD di negara ABRIC. Variabel GT dan SD juga memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap SD di negara ABRIC. Keinginan menjadi sangat penting saat ini. Bagian penting dari keinginan adalah bangunan hijau.

## Daftar Pustaka
Acheampong,  A.  O.,  &  Opoku,  E.  E.  O.  (2023).  Environmental  degradation and economic  growth:  Investigating  linkages  and  potential  pathways.  In Energy Economics (Vol. 123, Issue July). https://doi.org/10
Ho, S. P., Wen, S. C., & Hsu, W. C. (2024). Raising the demand for residential  green buildings :  A general consumer behavior  model , the evidence , and the strategies . February , 1 – 6.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360132324001094
Hu, Y., Li, B., & Ahmad, M.1016/j.eneco.2023.106734
Barbieri,  N.,  Marzucchi,  A.,  &  Rizzo,  U.  (2023).  Green  technologies, interdependencies,  and  policy. Journal  of  Environmental  Economics  and Management , 118 (March),  1 – 8. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2023.102791
Geng,  J.,  Haq,  S.  U.,  Abbas,  J.,  Ye,  H.,  Shahbaz,  P.,  Abbas,  A.,  &  Cai,  Y.  (2022). Survival in Pandemic Times: Managing Energy Efficiency, Food Diversity, and  Sustainable  Practices  of  Nutrient  Intake  Amid  COVID-19  Crisis.
Frontiers in Environmental Science , 10 (July), 1 – 16. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.945774
Gu,  J.,  Renwick,  N.,  &  Xue,  L.  (2018).  The  BRICS  and  Africa’s  search  for  green growth,  clean  energy  and  sustainable  development. Energy  Policy , 120 (September), 675 – 683. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.05.028
He, W., Zhang, Y., Kong, D., Li, S., Wu, Z., Zhang, L., & Liu, P. (2024). Promoting green-building development in sustainable development strategy: A multi- player  quantum  game  approach. Expert  Systems  with  Applications , 240 (April), 1 – 6. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122218
He,  Z.,  Chen,  Z.,  &  Feng,  X.  (2023).  The  role  of green technology innovation on employment:  does  industrial  structure  optimization  and  air  quality matter?
Environmental Sciences Europe , 35 (1), 1 – 6.
https://doi.org/10.1186/s12302-023-00773-w
. (2024). Green trading and ecological sustainability under macroeconomic policy framework.
Geoscience Frontiers , 15 (3), 1 – 27. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101776
Huang,  L.,  Zhang,  H.,  Si,  H.,  &  Wang,  H.  (2023).  Can  the  digital  economy promote  urban  green  economic  efficiency?  Evidence  from  273  cities  in China. Ecological Indicators , 155 (November), 1 – 30. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110977
Iqbal,  S.,  Wang,  Y.,  Ali,  S.,  Haider,  M. A., & Amin, N. (2023). Shifting to a green economy:  Asymmetric  macroeconomic  determinants of renewable energy production  in  Pakistan. Renewable  Energy , 202 (January),  234 – 241. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.11.071
Leonard,  A.,  Ahsan,  A.,  Charbonnier,  F.,  &  Hirmer, S. (2024). Renewable energy in  Morocco:  Assessing  resource  curse  risks. Renewable  and  Sustainable Energy Reviews , 192 (March), 1 – 29. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.114210
Li,  X.,  Ma,  L.,  Ruman,  A.  M.,  Iqbal,  N.,  &  Strielkowski,  W.  (2023).  Impact  of natural resource mining on sustainable economic development: The role of education and green innovation in China. Geoscience Frontiers , September , 1 – 27. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101703
Lyulyov,  O.,  Pimonenko,  T.,  Saura,  J.  R.,  &  Barbosa,  B.  (2024).  How  do  e- governance  and  e-business  drive  sustainable  development  goals? Technological  Forecasting  and  Social  Change , 199 (February),  123082. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123082
Maiti,  M. (2022). Does improvement in green growth influence the development of  environmental  related  technology? Innovation  and  Green  Development ,
1 (2), 100008. https://doi.org/10.1016/j.igd.2022.100008
Maltese, S., Tagliabue, L. C., Cecconi, F. R., Pasini, D., Manfren, M., & Ciribini, A.
L.  C.  (2017).  Sustainability  Assessment  through  Green  BIM  for Environmental,  Social  and  Economic  Efficiency. Procedia  Engineering , 180 , 520 – 530. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.04.211
Mihai,  F.,  Aleca,  O.  E.,  Gogu,  E.,  Dobrin,  C.,  &  Gheorghe,  M.  (2021).  The challenges  of  the  green  economy  in  romania.  Scientific  literature  review.
Sustainability  (Switzerland) , 13 (23). https://doi.org/10.3390/su132313113
Ngo,  T.,  Trinh,  H.  H.,  Haouas, I., & Ullah, S. (2022). Examining the bidirectional nexus  between  financial  development  and  green  growth:  International evidence through the roles of human capital and education expenditure. In Resources Policy (Vol. 79). https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102964
Niu, P., Sun, K., Sun, L., & Chang, C. W. (2024). The political economy and green innovation:  A  scientometric  analysis. Innovation  and  Green  Development ,
3 (2), 1 – 16. https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100116
Qiao,  W.,  Dong,  P.,  &  Ju,  Y.  (2022).  Synergistic  development  of  green  building market  under  government  guidance:  A  case  study  of  Tianjin,  China.
Journal of Cleaner Production , 340 (March), 1 – 6. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.130540
Rusiadi.  (2016). Metode  Penelitian,  Manajemen,  Akuntansi,  Ekonomi  Pembangunan, Konsep,  Kasus dan Aplikasi SPSS, Eviews, Amos, Lisrel (A. Novalina (ed.); 1st ed.). USU press.
Rusiadi.  (2023). Quantitative  research  methods  in  monetary  economics (A.  Novalina (ed.); 1st ed.). Tata Group.
Shahid,  R.,  Shahid,  H.,  Shijie,  L.,  &  Jian,  G.  (2024).  Developing  nexus  between economic  opening-up,  environmental  regulations,  rent  of  natural resources,  green  innovation,  and  environmental  upgrading  of  China  - empirical  analysis  using  ARDL  bound-testing  approach. Innovation  and Green Development , 3 (1), 100088. https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100088
Shobande, O. A., Ogbeifun, L., & Tiwari, A. K. (2023). Re-evaluating the impacts of  green  innovations  and  renewable  energy  on  carbon  neutrality:  Does social  inclusiveness  really  matters? Journal  of  Environmental  Management ,
336 (June), 1 – 8. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.117670
Škare,  M.,  Gavurova,  B.,  &  Porada -Rochon,  M. (2024). Digitalization and carbon footprint:  Building  a  path to a sustainable economic growth. Technological Forecasting and Social Change , 199 (February), 1 – 7.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123045
Vergara,  C.  C.,  &  Agudo,  L.  F.  (2021).  Fintech  and  sustainability: Do they affect
each other? Sustainability (Switzerland) , 13 (13). https://doi.org/10.3390/su13137012
Waqar,  A.,  Othman,  I.,  Saad,  N.,  Azab,  M.,  &  Khan,  A.  M.  (2023).  BIM  in  green building:  Enhancing  sustainability  in  the  small  construction  project. Cleaner Environmental Systems , 11 (December), 1 – 29. https://doi.org/10.1016/j.cesys.2023.100149
Weber,  O.  (2017). Corporate sustainability and financial performance of Chinese banks. Sustainability  Accounting,  Management  and  Policy  Journal , 8 (3),  358 – 385. https://doi.org/10.1108/SAMPJ-09-2016-0066
Wu, J., & Strezov, V. (2023). Green technologies and sustainability: A new trend.
Green Technologies and Sustainability , 1 (1), 100008. https://doi.org/10.1016/j.grets.2023.100008
Xie,  X.,  Hoang,  T.  T.,  &  Zhu,  Q.  (2022).  Green  process  innovation  and financial performance:  The  role  of  green  social  capital  and  customers’  tacit  green needs. Journal
of Innovation and Knowledge , 7 (1), 1 – 25. https://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100165
Yang,  Z.,  Liu,  H.,  Jiang,  Y.,  &  Zhang,  Z.  (2023).  Innovative  strategies  for  green economic  recovery:  Enhancing  efficiency  in  resource  markets. Resources Policy , 86 (October), 1 – 6. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104200
Yi,  H.,  Hao,  L., Liu, A., & Zhang, Z. (2023). Green finance development and resource efficiency : A financial structure perspective . 85 (August), 4 – 7. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104068
Zhao,  X.,  Guo, Y., & Feng, T. (2023). Towards green recovery: Natural resources
utilization  efficiency  under  the  impact  of  environmental  information disclosure. Resources Policy , 83 (June), 4 – 9.
https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103657