超効率SBMモデルに基づく中国省間産業グリーン効率の時空間進化特性と影響要因

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

🔬研究者:Provides a comprehensive methodology for measuring industrial green efficiency and identifying driving factors using spatial econometrics.

🏢実務担当者:Offers insights into regional disparities and key drivers of green efficiency in China, useful for companies with Chinese operations or supply chains.

🏛政策担当者:Highlights the importance of industrial governance and digital economy in promoting green efficiency, relevant for industrial policy design.

経済の急速な発展と資源の過剰消費に伴い、産業のグリーン効率を向上させることは、持続可能な産業発展を達成するための重要な経路である。本研究は、スーパー効率SBMモデルに基づき、2005年から2022年までの省級パネルデータを用いて、中国の産業グリーン効率指数を測定する。また、産業ガバナンス、経済基盤、要素投入、技術効率、環境ガバナンス、自然要因、汚染物質排出の7つの次元から選定した36の具体的な指標からなる指標システムを構築する。本研究は、地理検出器法を用いて、産業グリーン効率の駆動効果について深層分析を行う。主な発見は以下の通りである：(1) 2005年以降、中国の産業グリーン効率指数は当初の増加後にわずかな減少を示し、0.668から0.623に低下した。(2) 中国のグリーン移行のペースは徐々に加速しているが、省間のグリーン効率指数には依然として顕著な格差が存在し、特に発展した東部地域と未発達の西部地域との間でその差が顕著である。(3) モラン指数は、中国の省の77.4%が隣接省の産業グリーン効率と正の空間的相関を示し、その割合は上昇傾向にあることを示している。上海、浙江、福建では強い空間的クラスタリングが観察され、河北と広東では空間的分散が見られる。(4) 産業ガバナンスは産業グリーン効率に対して最も顕著な駆動効果を有し、次いで経済基盤(1.153)、要素投入(0.772)、技術効率(0.637)、環境ガバナンス(0.567)、自然要因(0.338)、汚染物質排出(0.239)が続く。(5) 現在、経済発展、産業高度化、資本投資、グリーンファイナンスが産業グリーン効率の主要な駆動力である。汚染物質排出の負の影響は徐々に減少しており、技術革新の役割は重要ではあるものの、後期段階では限界的な減少傾向を示している。さらに、デジタル経済の産業グリーン効率への貢献は着実に増加している。

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。

With the rapid development of the economy and excessive resource consumption, improving industrial green efficiency is a crucial pathway to achieving sustainable industrial development. Based on the super-efficiency SBM model and using provincial panel data from 2005 to 2022, this study measures China’s industrial green efficiency index. It constructs an indicator system with 36 specific indicators selected from seven dimensions: industrial governance, economic foundation, factor input, technological efficiency, environmental governance, natural factors, and pollutant emissions. The study employs the geographical detector method to conduct an in-depth analysis of the driving effects of industrial green efficiency. The key findings are as follows: (1) Since 2005, China’s industrial green efficiency index has exhibited an initial increase followed by a slight decline, dropping from 0.668 to 0.623. (2) The pace of China’s green transition has been gradually accelerating, yet significant disparities in green efficiency indices remain among provinces, with particularly pronounced gaps between the developed eastern regions and the underdeveloped western regions. (3) The Moran’s Index indicates that 77.4% of China’s provinces show a positive spatial correlation between their industrial green efficiency and that of neighboring provinces, with this proportion on the rise. Strong spatial clustering is observed in Shanghai, Zhejiang, and Fujian, while spatial dispersion is noted in Hebei and Guangdong. (4) Industrial governance has the most significant driving effect on industrial green efficiency, followed by economic foundation (1.153), factor input (0.772), technological efficiency (0.637), environmental governance (0.567), natural factors (0.338), and pollutant emissions (0.239). (5) At present, economic development, industrial upgrading, capital investment, and green finance are the key driving forces behind industrial green efficiency. The negative impact of pollutant emissions has been gradually decreasing, while the role of technological innovation, though important, has shown a marginal diminishing trend in the later stages. Additionally, the digital economy’s contribution to industrial green efficiency has been steadily increasing.

• openaire https://doi.org/10.3389/fenvs.2025.1625233first seen 2026-05-05 19:07:45 · last seen 2026-08-03 04:37:45