AI主導の技術革新と気候ファイナンス：アフリカの炭素集約経済におけるグリーン成長の触媒

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

🔬研究者:Provides empirical evidence on AI innovation and climate finance complementarity in African context.

🏢実務担当者:Highlights the need for AI capability building and climate finance absorption for green transformation.

🏛政策担当者:Suggests policies to scale AI innovation and reduce carbon dependence in fossil-fuel-dependent economies.

アフリカの炭素集約型経済における持続可能な発展への移行には、技術革新と気候資金がどのように協調して包摂的なグリーン成長に影響を与えるかについてのより明確な理解が必要である。本研究は、2010年から2024年までの期間における、南アフリカ、エジプト、アルジェリア、ナイジェリア、モロッコというアフリカの主要な炭素排出5カ国における、人工知能革新と気候資金のグリーン成長触媒的役割を検証する。75の観測値からなるバランスパネルを用いて、分析は内生成長理論と生態学的近代化理論に基づく統一された実証フレームワーク内で、AI特許活動と気候資金フローを統合する。小標本の限界、観測されない異質性、および横断面依存性に対処するため、研究は三角測量による推定戦略を採用する。ベイズ固定効果モデルは確率的推論を提供し、バイアス補正最小二乗ダミー変数推定量はグリーン成長における動的持続性を捕捉し、Driscoll-Kraay固定効果モデルは不均一分散、系列相関、および横断面依存性に対する頑健性を保証する。調査結果は、気候資金がすべての仕様において包摂的なグリーン成長に対して正で頑健な効果を発揮することを一貫して示している。AI主導の技術革新は、動的かつ横断面に頑健なモデルにおいて有意な成長促進効果を示し、その貢献が時間の経過とともに累積的に実現することを示している。炭素強度は、ベースラインおよび動的推定において構造的制約のままであり、化石燃料依存経済が直面する移行課題を浮き彫りにしている。これらの調査結果は、グリーンな構造変革を加速する上での技術能力と気候資金との間の補完性の証拠を支持する。したがって、アフリカの炭素集約型経済は、気候資金をより良く吸収し、グリーン変革を支援するためにAI主導の革新を拡大する必要がある。炭素依存度の低減と、人口増加を持続可能な生産性に合わせることは、極めて重要となるだろう。JELコード: Q01, Q48, Q55, Q56, O13

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Abstract The transition toward sustainable development in Africa’s carbon-intensive economies requires a clearer understanding of how technological innovation and climate finance jointly influence inclusive green growth. This study examines the green growth catalytic roles of artificial intelligence innovation and climate finance in five major carbon-emitting African economies, South Africa, Egypt, Algeria, Nigeria, and Morocco, over the period 2010–2024. Using a balanced panel of 75 observations, the analysis integrates AI patent activity and climate finance flows within a unified empirical framework grounded in endogenous growth and ecological modernization theories. To address small-sample limitations, unobserved heterogeneity, and cross-sectional dependence, the study employs a triangulated estimation strategy. Bayesian fixed-effects models provide probabilistic inference, the bias-corrected Least Squares Dummy Variable estimator captures dynamic persistence in green growth, and Driscoll–Kraay fixed-effects models ensure robustness to heteroskedasticity, serial correlation, and cross-sectional dependence. The findings consistently show that climate finance exerts a positive and robust effect on inclusive green growth across all specifications. AI-driven technological innovation demonstrates a significant growth-enhancing impact in dynamic and cross-sectionally robust models, indicating that its contribution materializes cumulatively over time. Carbon intensity remains a structural constraint in the baseline and dynamic estimations, highlighting the transition challenges faced by fossil-dependent economies. These findings support the evidence of complementarity between technological capability and climate finance in accelerating green structural transformation. Therefore, African carbon-intensive economies need to better absorb climate finance and scale up AI-driven innovation to support green transformation. Reducing carbon dependence and aligning population growth with sustainable productivity will be crucial. JEL Code : Q01, Q48, Q55, Q56, O13

• openaire https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10036436/v1first seen 2026-08-04 04:40:33 · last seen 2026-09-21 04:27:47