Relative Efficiency Analysis of Green Technology Innovation in Global Decarbonization: An Application of the CCR Data Envelopment Analysis Model

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

🔬研究者:Provides a DEA-based methodology to assess green innovation efficiency, useful for comparative climate policy studies.

🏢実務担当者:Offers benchmarking insights for corporate sustainability teams to optimize R&D and clean energy investments.

🏛政策担当者:Highlights the need for policies that improve innovation efficiency, not just increase spending, for effective decarbonization.

低炭素型グローバル経済への移行には、グリーン技術への投資増加だけでなく、そうしたイノベーションが脱炭素化に寄与する効率性の向上も必要である。本研究は、規模に関する収穫一定を仮定するCharnes–Cooper–Rhodes（CCR）モデルに基づくData Envelopment Analysis（DEA）フレームワークを用いて、グローバルな脱炭素化を促進するグリーン技術イノベーションの効率性を評価する。クロスカントリーのパネルデータを活用し、研究開発（R&D）支出、再生可能エネルギーパテント、クリーンエネルギー投資などのグリーンイノベーション投入と、炭素排出削減量や再生可能エネルギー発電量などの望ましい産出を組み込んだ効率性モデルを構築する。実証分析は、各国間の相対効率性を評価し、グリーン技術投入を脱炭素化成果へ転換する際の最良実践フロンティアを特定する。結果は、効率性水準に substantial な不均一性が存在し、複数の経済が最適フロンティアを下回って操業していることを明らかにし、気候緩和のためのグリーンイノベーション活用における未開発の可能性を示している。さらに、規模効率性の分解は、技術能力のギャップと最適以下のイノベーション規模の両方が観察される非効率性に寄与していることを浮き彫りにする。これらの知見は重要な政策的含意を提供する。第一に、グリーンイノベーションへの投資増加だけでは比例的な脱炭素化の成果は保証されず、イノベーション効率性の向上が同様に重要である。第二に、各国はフロンティア経済とのベンチマーキングを通じて、資源配分と制度的支援メカニズムを最適化する恩恵を受けられる。全体として、本研究は、グローバルな脱炭素化目標の達成におけるグリーン技術イノベーションの役割について効率性に基づく視点を提供することで、気候政策と持続可能な開発に関する文献に貢献する。

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。

The transition toward a low-carbon global economy requires not only increased investment in green technologies but also improvements in the efficiency with which such innovations contribute to decarbonization. This study evaluates the efficiency of green technology innovation in promoting global decarbonization using a Data Envelopment Analysis (DEA) framework based on the Charnes–Cooper–Rhodes (CCR) model, which assumes constant returns to scale. Drawing on cross-country panel data, the study constructs an efficiency model incorporating green innovation inputs—such as research and development (R&D) expenditure, renewable energy patents, and clean energy investment—and desirable outputs including carbon emission reductions and renewable energy generation. The empirical analysis assesses relative efficiency across countries and identifies best-performing frontiers in transforming green technological inputs into decarbonization outcomes. The results reveal substantial heterogeneity in efficiency levels, with several economies operating below the optimal frontier, indicating untapped potential in leveraging green innovation for climate mitigation. Furthermore, scale efficiency decomposition highlights that both technological capability gaps and suboptimal innovation scale contribute to observed inefficiencies. The findings offer important policy implications. First, increasing investment in green innovation alone does not guarantee proportional decarbonization gains; improving innovation efficiency is equally critical. Second, countries can benefit from benchmarking against frontier economies to optimize resource allocation and institutional support mechanisms. Overall, this study contributes to the literature on climate policy and sustainable development by providing an efficiency-based perspective on the role of green technological innovation in achieving global decarbonization targets.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.19442357first seen 2026-05-05 19:11:34 · last seen 2026-06-17 09:17:15