デュアル機械学習と空間計量モデルに基づくグリーンファイナンスと金融テクノロジーが地域のグリーンエネルギー技術革新に与える影響
The Impact of Green Finance and Financial Technology on Regional Green Energy Technological Innovation Based on the Dual Machine Learning and Spatial Econometric Models (原題)
Xie M.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、デュアル機械学習と空間計量経済モデルを用いて、グリーンファイナンスと金融テクノロジーが地域のグリーンエネルギー技術革新に与える影響を実証分析する。金融政策と技術の相互作用が地域の脱炭素化に与える効果を明らかにし、政策立案への示唆を提供する。
English
This paper empirically analyzes the impact of green finance and financial technology on regional green energy technological innovation using dual machine learning and spatial econometric models. It reveals the effects of financial policy and technology interactions on regional decarbonization, offering policy implications.
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
日本では、グリーンファイナンスの拡大と金融テクノロジーの活用が地域の脱炭素投資を促進する可能性があり、SSBJ開示や地域金融機関の役割と関連する。本論文の実証手法は、日本の地域別データへの応用が期待される。
In the global GX context
Globally, this paper contributes to the literature on green finance and fintech as drivers of clean energy innovation, relevant to transition finance and climate policy design. Its spatial econometric approach offers a methodological template for assessing regional impacts.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel methodological combination (dual ML + spatial econometrics) for studying green finance impacts on innovation.
🏢実務担当者:Highlights how fintech and green finance can support regional clean energy projects, informing corporate investment strategies.
🏛政策担当者:Offers evidence on how green finance policies and fintech can spur regional green innovation, useful for designing targeted incentives.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85195847993first seen 2026-08-23 05:44:52
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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。