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イタリアにおけるエネルギー転換と持続可能性：化石燃料・再生可能エネルギー・イノベーションに関するARDL境界検定による実証

Energy transition and sustainability in Italy: Evidence from ARDL bounds testing of fossil fuels, renewable energy, and innovation (原題)

Ngoc Anh Nguyen, Nguyen Thi Vi, Huong Giang Luong, Thi Lan Anh Nguyen, Vu Ngoc Xuan

Next Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.nxener.2026.101080
原典: https://doi.org/10.1016/j.nxener.2026.101080
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

イタリアの1990〜2023年データを用い、化石燃料消費・電力消費・FDI・GDP・イノベーション・再生可能エネルギーの長短期関係をARDL境界検定で分析。再生可能エネルギーが化石燃料を統計的に代替するか、イノベーションが電力・化石依存を緩和するかを検証する。イノベーション補助金、系統投資、炭素価格、FDIスクリーニングの政策連携を提言する。

English

Using 1990–2023 Italian data, the study applies ARDL bounds testing to examine long- and short-run links among fossil fuel use, electricity demand, FDI, GDP, innovation, and renewables. It tests whether renewables statistically displace fossil fuels and whether innovation reduces energy dependence. Policy recommendations emphasize coordinated innovation subsidies, grid investment, carbon pricing, and green-aligned FDI screening.

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

日本でも脱炭素と経済成長の両立はGX政策の中心課題であり、炭素価格・系統投資・イノベーション支援の政策パッケージ設計を考える際の計量分析手法として参考になる。ただし対象はイタリアであり日本固有の示唆は限定的。

In the global GX context

Adds country-level empirical evidence on whether renewables displace fossil fuels and how innovation and FDI condition the energy mix—relevant to transition-finance and decarbonization pathway debates under ISSB/CSRD-era disclosure of transition plans.

👥 読者別の含意

🔬研究者:ARDL境界検定と動学シミュレーションを組み合わせたエネルギー・マクロ計量の実装例として参照できる。

🏢実務担当者:炭素価格や系統投資など政策環境の変化が自社のエネルギー調達コストに与える影響を読む補助線になる。

🏛政策担当者:イノベーション補助金・系統投資・炭素価格・FDIスクリーニングを組み合わせた政策パッケージ設計の根拠として活用できる。

📄 Abstract（原文）

This paper examines the long- and short-run interrelations among fossil fuel consumption, electricity consumption, foreign direct investment (FDI), real gross domestic product (GDP), innovation (INNOV), and renewable energy (RE) in Italy using the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing framework. Motivated by Italy’s energy transition and decarbonization commitments, we formulate two complementary energy–economy models: (i) an electricity-demand model in which electricity consumption depends on economic activity, fossil fuel use, FDI, innovation, and renewable energy; and (ii) a fossil-fuel substitution model in which fossil fuel consumption depends on GDP, electricity demand, FDI, innovation, and renewable energy. Annual data (1990–2023) from international statistical sources allow for mixed orders of integration I(0)/I(1), while preserving small-sample properties. We test for cointegration using the bounds F-statistic, estimate long-run coefficients and short-run error-correction dynamics, and implement extensive diagnostics, stability checks (CUSUM/CUSUMSQ), and robustness via alternative innovation proxies and dynamic ARDL simulations. The empirical blueprint provided here can quantify (a) whether renewable energy statistically displaces FFs, (b) whether innovation alleviates electricity and fossil dependence, and (c) how FDI and GDP condition the energy mix. Policy implications emphasize coordinated instruments—such as innovation subsidies, grid investments, carbon pricing, and FDI screening aligned with green objectives—to accelerate Italy’s transition without compromising growth.

🔗 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。