バングラデシュにおける環境持続可能性に向けた炭素排出と関連要因のモデリング
Modelling Carbon Emissions and Associated Factors Towards Environmental Sustainability in Bangladesh (原題)
Md Arifur Rahman, Asadujjaman Razu, Mahbubar Rahman
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、バングラデシュの1990〜2022年におけるCO2排出量の規定要因を、ARDL・DOLS・FMOLS・CCR・グレンジャー因果検定などの時系列計量手法で分析した。経済成長と化石燃料消費は排出を有意に増加させ（長期弾性値0.58と1.58）、森林面積は1%増で約8.65%の排出削減効果を示す。持続的成長・クリーンエネルギー転換・森林保全を統合した政策枠組みの必要性を強調する。
English
This study models CO2 emission drivers in Bangladesh (1990-2022) using ARDL, DOLS, FMOLS, CCR, and Granger causality tests. Economic growth and fossil fuel consumption significantly raise emissions (long-run elasticities 0.58 and 1.58), while a 1% increase in forest area cuts emissions by ~8.65%. It calls for an integrated policy framework combining sustainable growth, clean energy transition, and forest conservation.
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
日本企業のサプライチェーンがバングラデシュの製造拠点に広がる中、現地の排出構造と森林保全政策を理解する材料となる。ただしSSBJ・有報・統合報告書への直接的な示唆は乏しい。
In the global GX context
Adds emerging-economy empirical evidence to the global decarbonization literature, relevant to transition finance and climate-vulnerable economy policy design. It complements ISSB/TCFD disclosure scholarship by quantifying macro emission drivers in a Global South context.
👥 読者別の含意
🔬研究者:新興国における排出弾性値と森林の炭素吸収効果を計量経済学的に示す実証例として参照価値がある。
🏢実務担当者:バングラデシュに製造拠点や調達網を持つ企業が、現地の排出・エネルギー構造を把握する参考になる。
🏛政策担当者:成長・エネルギー・森林保全を統合した気候政策設計の必要性を示す途上国事例として留意すべき。
📄 Abstract（原文）
Understanding the underlying drivers of carbon emissions is critical for designing effective climate mitigation policies in highly vulnerable emerging economies. This study investigates the long-run and dynamic impacts of economic growth, fossil fuel energy consumption, population dynamics, and forest area on carbon dioxide (CO 2 ) emissions in Bangladesh from 1990 to 2022. Utilizing advanced time-series econometric techniques—including Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds testing, Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS), Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS), Canonical Cointegration Regression (CCR), and pairwise Granger causality tests—the analysis confirms a stable long-run cointegrating relationship among the variables. The empirical findings reveal that economic expansion and fossil fuel energy consumption significantly increase CO 2 emissions, yielding long-run elasticities of 0.58 and 1.58, respectively. Conversely, forest area exerts a substantial moderating effect; a 1% increase in forest cover reduces carbon emissions by approximately 8.65%, underscoring the critical role of forest ecosystems as vital carbon sinks. While population growth exhibits a statistically significant direct impact in the long-run model, it influences emissions indirectly by driving energy demand and economic activity. These results highlight the urgency of an integrated policy framework that simultaneously promotes sustainable growth paths, accelerates the clean energy transition, and strengthens forest conservation strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.11648/j.ajere.20261103.12first seen 2026-09-10 04:35:52
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