環境持続可能性、経済成長、およびサウジアラビアにおけるグリーンジョブ創出の関係

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

🔬研究者:Provides an empirical framework for analyzing green employment determinants, especially the role of policy shifts and renewable capacity.

🏛政策担当者:Highlights the importance of active decarbonization policies over relying on income growth for environmental improvement, relevant for countries designing green job strategies.

本研究は、1990年から2024年までのサウジアラビアにおけるグリーン雇用の長期および短期の決定要因を、誤差修正モデル内の自己回帰分布ラグ（ARDL）境界検定フレームワークを用いて調査するものである。分析対象となる6つのマクロ経済・構造変数は、再生可能エネルギー容量、GDP成長率、国内信用、都市化、外国直接投資、およびVision 2030政策レジームの転換である。補足分析では、環境クズネッツ曲線（EKC）仮説を検証し、ペアワイズGranger因果検定を用いて因果関係をマッピングする。境界検定は、変数間の長期共和分を示している（F = 8.45、5%のI(1)臨界境界値3.61を超過）。本モデルは、対数グリーン雇用の変動の89%を説明し（R2 = 0.89）、系列相関、不均一分散、正規性、およびパラメータ安定性に関する標準的な診断検定を通過する。長期グリーン雇用の3つの関連要因が特定される。Vision 2030レジーム転換を捉えるために使用された2016年以降のダミー変数は、長期方程式において最大の係数と関連している（θ = 1.75、p = 0.008）。ただし、この推定値は、ダミー変数が政策効果、再生可能容量の急速な拡大、より広範な制度改革、そしておそらく測定手法の変更を含む、2016年以降のすべての変化を吸収するため、慎重に解釈されるべきである。再生可能エネルギー容量が、継続的に測定可能な主要な推進要因であり（θ = 0.145、p = 0.018）、Toda–Yamamoto修正Wald検定は、投資と雇用の間の双方向の予測関係を示している。都市化は、有意な正の長期効果を及ぼす（θ = 0.098、p = 0.001）。誤差修正項（δ = −0.520、p < 0.001）は、約1年の半減期を持つ均衡への回帰を示唆している。EKC仮説はサウジアラビアの文脈では支持されず、環境改善には所得主導の構造変化のみではなく、積極的な脱炭素化政策が必要であることを示唆している。これらの発見は、Vision 2030の実施と、構造的なグリーン移行に着手する他の資源依存経済にとって重要な意味を持つ。

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。

This study examines the long- and short-run determinants of green employment in Saudi Arabia over the period 1990–2024 using an Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds testing framework within an error-correction model. Six macroeconomic and structural variables are analyzed: renewable energy capacity, GDP growth, domestic credit, urbanization, foreign direct investment, and the Vision 2030 policy regime shift. Supplementary analyses test the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis and map causal relationships using pairwise Granger causality tests. The bounds test indicates long-run cointegration among the variables (F = 8.45, exceeding the 5% I(1) critical bound of 3.61). The model explains 89% of the variation in log green employment (R2 = 0.89) and passes standard diagnostic tests for serial correlation, heteroskedasticity, normality, and parameter stability. Three correlates of long-run green employment are identified. The post-2016 dummy used to capture the Vision 2030 regime shift is associated with the largest coefficient in the long-run equation (θ = 1.75, p = 0.008), although this estimate should be interpreted with caution because the dummy absorbs all post-2016 changes, including policy effects, the rapid expansion of renewable capacity, broader institutional reforms, and possibly changes in measurement practices. Renewable energy capacity is the primary continuously measurable driver (θ = 0.145, p = 0.018), with Toda–Yamamoto modified Wald tests indicating a bidirectional predictive relationship between investment and employment. Urbanization exerts a significant positive long-run effect (θ = 0.098, p = 0.001). The error correction term (δ = −0.520, p < 0.001) implies equilibrium reversion with a half-life of approximately one year. The EKC hypothesis is not supported in the Saudi context, suggesting that active decarbonization policy—rather than income-driven structural change alone—is needed for environmental improvement. The findings carry implications for Vision 2030 implementation and for other resource-dependent economies undertaking structural green transitions.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18105133first seen 2026-06-10 05:28:56