電力産業チェーン企業におけるグリーンイノベーションバブルの「発生」と「解消」
“Emergence” and “Dissolution” of Green Innovation Bubbles in Power Industry Chain Enterprises (原題)
Yanbing Zhang, Changzheng Zhang, Chengyu Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、2016年から2023年までの中国の電力産業チェーン企業を対象に、グリーンイノベーションバブルの発生要因と抑制策を分析している。能力・動機・機会（AMO）フレームワークに基づき、ダブル機械学習（DDML）を用いて因果関係を特定し、勾配ブースティングツリー（GBT）とSHAP解釈可能性分析により非線形関係を明らかにした。省エネ政策とグリーン金融政策がバブル形成を抑制すること、またそのメカニズムとして技術スピルオーバーや同業模倣などが確認された。上流企業と中流企業で政策への感応度が異なることも示された。
English
This paper investigates the emergence and dissolution of green innovation bubbles among Chinese power industry chain enterprises from 2016 to 2023. Using the AMO framework and double machine learning (DDML), it identifies causal drivers, and employs gradient boosting trees with SHAP for interpretability. Results show that energy-saving and green finance policies significantly inhibit bubble formation through innovation incentive, peer imitation, and technology spillover channels. Upstream and midstream enterprises respond differently to policies.
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、SSBJやグリーン金融政策が進む中、グリーンイノベーションの質的評価が重要になっている。本論文は中国の事例だが、イノベーションバブルの抑制策としての政策効果の分析は、日本の電力業界における過剰投資の防止にも示唆を与える。また、機械学習を用いた因果推論手法は、日本のGX政策評価に応用可能である。
In the global GX context
This Chinese case study on green innovation bubbles in the power sector offers methodological and policy insights for global GX practitioners. The use of double machine learning and SHAP for causal inference and interpretability is relevant to ISSB/TCFD-aligned impact assessment. The finding that energy-saving and green finance policies curb bubbles via peer imitation and technology spillovers highlights the importance of policy design in preventing greenwashing and ensuring efficient capital allocation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in green innovation and energy economics can adopt the DDML+SHAP approach for causal analysis of policy impacts on innovation quality.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use these findings to assess overinvestment risks in green innovation and refine R&D strategies.
🏛政策担当者:Policymakers can learn how energy and green finance policies deflate innovation bubbles via spillover and imitation mechanisms, aiding in efficient policy design.
📄 抄録（日本語訳）
新型電力システムのクリーンかつ低炭素な移行は、電力産業チェーン上の企業におけるグリーン技術革新に対してますます厳しい要求を課している。グリーン革新バブルの要因と潜在的な是正策を特定することは、世界の電力部門の持続可能な発展に対する中国発の解決策を提供し得る。本稿は、2016年から2023年までの中国の電力産業チェーン企業に焦点を当てる。AMOフレームワークに基づき、能力、動機、機会を包含する三次元分析フレームワークを構築する。二重機械学習（DDML）を用いてベンチマーク回帰と因果識別を実施する。続いて、勾配ブースティング木（GBT）とSHAP解釈可能性分析を組み合わせて、主要変数間の非線形関係と異質な伝達経路を明らかにする。結果は、省エネ政策とグリーン金融政策が電力産業チェーン企業におけるグリーン革新バブルの形成を有意に抑制することを示している。具体的には、これらの政策は、革新インセンティブ管理メカニズム、同業者の模倣・収束メカニズム、および産業チェーンの技術波及メカニズムという三つの経路を通じてグリーン革新バブルを抑制する。上流企業は、省エネおよびグリーン金融政策からの直接的な規制措置と後方技術波及に対してより高い感応度を示す一方、中流企業は同業者の炭素排出圧力により依存している。これらの知見は、DDML、メカニズム分析、および解釈可能性分析の間の相互検証を通じて検証される。結果は、省エネおよびグリーン金融政策の最適化と、グリーン革新バブルの精密な収縮のための実証的証拠と政策的含意を提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
The clean and low-carbon transition of new-type power systems imposes increasingly stringent demands on green technology innovation among enterprises along the power industry chain. Identifying the drivers and potential remedies for green innovation bubble can offer China-originated solutions to the sustainable development of the global power sector. This paper focuses on Chinese power industry chain enterprises over the period 2016–2023. Drawing on the AMO framework, a three-dimensional analytical framework encompassing ability, motivation, and opportunity is developed. Double machine learning (DDML) is employed to perform benchmark regression and causal identification. Subsequently, gradient boosting trees (GBT) combined with SHAP interpretability analysis are applied to uncover nonlinear relationships and heterogeneous transmission pathways among key variables. The results indicate that energy-saving policies and green financial policies significantly inhibit the formation of the green innovation bubble in power industry chain enterprises. Specifically, these policies curb the green innovation bubble via three channels: an innovation incentive management mechanism, a peer imitation and convergence mechanism, and an industrial chain technology spillover mechanism. Upstream enterprises exhibit greater sensitivity to direct regulatory measures and backward technology spillovers from energy-saving and green finance policies, whereas midstream enterprises are more reliant on peer carbon emission pressure. The findings are validated through cross-verification among DDML, mechanism analysis, and interpretable analysis. The results provide empirical evidence and policy implications for optimizing energy-saving and green finance policies and for precisely deflating the green innovation bubble.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openaire https://doi.org/10.3390/admsci16060251first seen 2026-07-09 04:38:29 · last seen 2026-09-21 04:29:32
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。