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Research on the Sustainable Development Path of Green Finance Reform on Low-Carbon Transition of Enterprises Based on Multilayer Perceptual Machine Algorithm

多層パーセプトロンアルゴリズムに基づくグリーンファイナンス改革が企業の低炭素移行に与える持続可能な発展経路に関する研究 (AI 翻訳)

Nanlan Du

International journal of computer information systems and industrial management applications📚 査読済 / ジャーナル2026-01-09#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.70917/ijcisim-2026-0018
原典: https://doi.org/10.70917/ijcisim-2026-0018

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、中国のグリーンファイナンス政策が企業の低炭素移行に与える影響を、多層パーセプトロン（MLP）アルゴリズムと差分の差分法（DID）を用いて実証分析した。2014年から2023年までの30省のパネルデータを分析し、グリーンファイナンス政策が企業の低炭素移行を促進することを確認した。並行トレンド検定や頑健性チェックを経ても結論は安定している。

English

This paper empirically analyzes the impact of green finance policies on corporate low-carbon transition in China using a multilayer perceptron (MLP) algorithm and difference-in-differences (DID) method. Using panel data from 30 provinces from 2014 to 2023, it finds that green finance policies facilitate corporate low-carbon transformation, with conclusions robust to parallel trends and heterogeneity tests.

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開示やトランジション・ファイナンスの実践が進む中、本論文の中国の政策評価手法は、日本のグリーンファイナンス政策の効果検証や企業の低炭素移行支援策の設計に示唆を与える。AIを用いた政策効果測定の事例としても参考になる。

In the global GX context

This paper contributes to global GX scholarship by demonstrating an AI-based approach to evaluating green finance policy effectiveness, relevant to ISSB-aligned disclosure and transition finance frameworks. Its empirical evidence from China offers comparative insights for policymakers and researchers in other jurisdictions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIと計量経済学を組み合わせた政策評価手法の応用例として、グリーンファイナンス研究に示唆を与える。

🏢実務担当者:グリーンファイナンス政策の効果を理解し、自社の低炭素戦略における政策活用の参考にできる。

🏛政策担当者:グリーンファイナンス政策の設計・評価におけるAI活用の可能性を示す実証エビデンスとして注目すべき。

📄 Abstract（原文）

This paper conducts a general study on the role, mechanisms, and characteristics of green finance in corporate low-carbon transformation and development from both theoretical and empirical perspectives. First, the paper reviews the concept of green finance and, based on the institutional characteristics and practical logic of green finance in China, proposes the basic research direction that green finance reform can facilitate corporate low-carbon transformation. Using panel data from 30 provinces (regions and municipalities) in China from 2014 to 2023, the study employs a multi-layer perceptron algorithm to calculate the annual green finance development levels across regions. A difference-in-differences model is then applied to test the effects of green finance policies on corporate low-carbon development. The findings indicate that green finance policies facilitate corporate low-carbon transformation, a conclusion that remains valid after testing for parallel trends, heterogeneity analysis, and robustness checks.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。