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気候変動下におけるグリーンファイナンスがエネルギー転換に与える影響

The Impact of Green Finance on Energy Transition Under Climate Change (原題)

Zhengwei Ma, Xiangli Jiang

Sustainabilityプレプリント2025-08-06#気候金融Origin: CN
DOI: 10.3390/su17157112
原典: https://doi.org/10.3390/su17157112

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、中国30省のデータを用いて、グリーンファイナンスがエネルギー転換（構造転換と効率向上）に与える影響を実証分析。気候変動がその促進効果を弱めること、また地域によって効果に差があることを明らかにした。

English

Using panel data from 30 Chinese provinces, this study empirically examines the impact of green finance on energy transition (structural transformation and efficiency improvement). It finds that green finance significantly promotes energy transition, but climate change undermines this effect, with regional heterogeneity.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

中国の実証研究だが、グリーンファイナンスとエネルギー転換の関係に気候変動の影響を組み込んだ点は、日本のGX政策（GX推進法、GX経済移行債など）における気候リスク考慮の重要性を示唆する。

In the global GX context

This paper contributes to the global literature on climate finance by integrating climate change as a moderating factor in the green finance-energy transition nexus. Its findings on regional heterogeneity offer insights for designing context-specific transition finance policies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on the moderating role of climate change in the green finance-energy transition relationship, useful for further research on climate-finance interactions.

🏢実務担当者:Highlights the need to account for climate risks when designing green finance products to support energy transition.

🏛政策担当者:Suggests that climate change can weaken the effectiveness of green finance, implying the need for complementary policies to mitigate climate impacts.

📄 抄録（日本語訳）

近年、環境悪化への懸念の高まりと持続可能な開発の必要性に対する認識の深化により、グリーンで低炭素なエネルギー転換は、学界と政策立案者の双方にとって焦点となる課題へと押し上げられている。本研究は、エネルギー転換をエネルギー構造の転換とエネルギー効率の向上に分解することにより、チベットを除く中国の30省（直轄市・自治区）におけるグリーンファイナンスがエネルギー転換に与える影響とそのメカニズムを調査する。さらに、気候変動の影響も分析枠組みに組み込まれている。実証結果は、グリーンファイナンスの発展がエネルギー転換を有意に加速させることを示しており、この結論は厳密な検証に対しても頑健である。メカニズムの分析により、グリーンファイナンスは技術革新の促進と産業構造の高度化を通じてエネルギー転換を促進することが示された。さらに、実証的証拠は、気候変動が持続可能なファイナンスのエネルギーシステム転換への促進的影響を損なうことを明らかにしている。この抑制の大きさは、エネルギー転換の進捗状況が異なる省レベルの管轄区域間で非線形的に変化する。地域的異質性の分析により、気候とファイナンスの相互作用における顕著な差異がさらに明らかになり、沿岸部の経済拠点、未発達な西部の省、および成熟したエコ金融市場を有する地域において増幅された効果が実証された。これらの知見に基づき、グリーンファイナンスを強化しエネルギー転換を加速するための実行可能な政策提言が提示される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

In recent years, growing concerns over environmental degradation and deepening awareness of the necessity of sustainable development have propelled green and low-carbon energy transition into a focal issue for both academia and policymakers. By decomposing energy transition into the transformation of energy structure and the upgrading of energy efficiency, this study investigates the impact and mechanisms of green finance on energy transition across 30 provinces (municipalities and autonomous regions) in China, with the exception of Tibet. In addition, the impact of climate change is incorporated into the analytical framework. Empirical results demonstrate that green finance development significantly accelerates energy transition, a conclusion robust to rigorous validation. Analysis of the mechanism shows that green finance promotes energy transition through the facilitation of technological innovation and the upgrade of industrial structures. Moreover, empirical evidence reveals that climate change undermines the promotional influence of sustainable finance on energy system transformation. The magnitude of this suppression varies nonlinearly across provincial jurisdictions with differing energy transition progress. Regional heterogeneity analyses further uncover marked discrepancies in climate–finance interactions, demonstrating amplified effects in coastal economic hubs, underdeveloped western provinces, and regions with mature eco-financial markets. According to these findings, actionable policy suggestions are put forward to strengthen green finance and accelerate energy transition.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。