Graph Neural Networks for Green Finance: A Spatiotemporal Assessment of Energy Transition Policies
グリーンファイナンスのためのグラフニューラルネットワーク：エネルギートランジション政策の時空間評価 (AI 翻訳)
Chuhui Zhong, Zimeng Zhang, Xing-gui Wang, Anqi Dai
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究では、中国のカーボンニュートラル目標に向けたグリーンファイナンスの効果を時空間的に評価するため、二重グラフニューラルネットワーク（GNN）フレームワークを開発した。GATv2モデルで影響力のある地域と要因を特定し、時空間GNNで将来の炭素排出強度を予測する。県・市レベルのデータを用いて、グリーンファイナンスの貢献度や地域間の排出パターンの不均一性を定量化し、政策設計に資する知見を提供する。
English
This study develops a dual graph neural network (GNN) framework to spatiotemporally assess the role of green finance in China's energy transition towards carbon neutrality. Using a GATv2 model, it identifies influential regions and factors, and a spatiotemporal GNN forecasts future carbon emission intensity. County- and city-level data reveal heterogeneous emission patterns and the evolving contribution of green finance, providing actionable insights for regional policy design.
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
本論文は中国を対象としているが、グリーンファイナンスの効果を時空間的に評価する手法は、日本の地域別エネルギー政策やGX推進策の評価にも応用可能である。特に、GNNを用いた地域間波及効果の分析は、日本の自治体間連携や脱炭素政策の設計に示唆を与える。
In the global GX context
This paper contributes to global GX scholarship by applying advanced graph neural networks to green finance and energy transition policy evaluation, with empirical evidence from China. It demonstrates how spatial dependencies and temporal dynamics can be modeled to inform regional policy design, relevant for countries with decentralized energy systems.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in GX and climate finance can leverage the dual GNN framework for spatiotemporal analysis of policy impacts.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can understand how green finance influences regional emission patterns, aiding in investment and reporting decisions.
🏛政策担当者:Policymakers can use the model to identify key regions and factors for targeted green finance interventions.
📄 Abstract（原文）
With China's carbon neutrality pledge, green finance has become a key instrument for supporting the low-carbon energy transition. However, traditional statistical and machine-learning approaches struggle to capture the complex spatiotemporal dependencies underlying policy-driven transitions. To address this limitation, we develop a dual graph neural network (GNN) framework grounded in spatial economics, representing administrative regions as nodes with socioeconomic and geographic attributes. A GATv2 model is used to identify influential regions and key explanatory factors, while a spatiotemporal GNN forecasts future carbon-emission intensity. Using county- and city-level data, our model quantifies the evolving contribution of green finance, uncovers spatially heterogeneous emission patterns, and provides actionable insights for regional policy design and sustainable development.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1145/3800973.3800975first seen 2026-05-06 00:39:00
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