Climate policy uncertainty and forest bioenergy demand: evidence from Chinese prefecture-level cities

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

🔬研究者:Provides a novel empirical framework linking climate policy uncertainty to forest bioenergy demand, useful for researchers studying policy effects on renewable energy.

🏢実務担当者:Corporates in forest bioenergy supply chains can use these insights to anticipate demand fluctuations under policy uncertainty.

🏛政策担当者:Highlights the double-edged effect of policy uncertainty on energy consumption, suggesting stable climate policies are crucial for forest bioenergy development.

目的 森林バイオエコノミーと低炭素エネルギー転換は、気候政策環境に極めて敏感である。しかし、気候政策の不確実性（CPU）がエネルギーシステム、特に森林由来のバイオエネルギーに関連するものに与える影響は、未だ十分に調査されていない。本研究は、CPUがエネルギー消費にどのように影響するかを検討し、中国の低炭素転換の文脈における森林バイオエネルギー需要への影響を評価することを目的とする。 設計/方法論/アプローチ 本研究は、2008年から2022年までの中国の280の都市級市のパネルデータを用いる。計量経済学的パネル回帰モデルを用いて、CPUがエネルギー消費の規模と強度の両方に与える影響を分析する。産業構造の高度化と技術革新の役割を検討するため、メカニズム分析が実施される。さらに、財政分権とデジタル経済の調整効果が実証的に検定される。 結果 結果は、CPUが総エネルギー消費量とエネルギー消費強度の両方を有意に増加させることを示している。政策の不確実性によって誘発される産業構造の高度化は、エネルギーリバウンド効果をもたらし、それによってエネルギー需要を増加させる。対照的に、CPUはまた、省エネルギーに寄与する技術革新を促進する。財政分権は重要な調整的役割を果たす一方、デジタル経済は独立してエネルギー消費を増加させるが、相互作用効果を通じてCPUの悪影響を弱めることができる。 研究の限界/含意 本研究は、都市レベルの集計エネルギー・データに依存しており、森林バイオエネルギー消費を直接観察するものではない。将来の研究では、分解された森林バイオエネルギーデータとミクロレベルの証拠を組み込んで、不均一な効果と伝達メカニズム、特に森林バイオエネルギー部門におけるエネルギーリバウンド効果をさらに探求することができる。 独創性/価値 本研究は、森林バイオエコノミーの観点から、CPUとエネルギー消費の関係に関する新規の実証的証拠を提供する。政策の不確実性、産業高度化、技術革新、制度的要因を統一された分析枠組みに統合することにより、本論文は、気候ガバナンスが森林ベースのエネルギー転換にどのように影響するかについて新たな洞察を提供する。

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。

Purpose The forest bioeconomy and the low-carbon energy transition are highly sensitive to climate policy environments. However, the effects of climate policy uncertainty (CPU) on energy systems, particularly those related to forest-based bioenergy, remain insufficiently explored. This study aims to examine how CPU influences energy consumption and to assess its implications for forest bioenergy demand within the context of China’s low-carbon transition. Design/methodology/approach This study uses panel data from 280 Chinese prefecture-level cities covering the period from 2008 to 2022. Econometric panel regression models are used to analyze the impact of CPU on both the scale and intensity of energy consumption. Mechanism analyses are conducted to examine the roles of industrial structural upgrading and technological innovation. In addition, the moderating effects of fiscal decentralization and the digital economy are empirically tested. Findings The results show that CPU significantly increases both total energy consumption and energy consumption intensity. Industrial structural upgrading induced by policy uncertainty leads to an energy rebound effect, thereby raising energy demand. In contrast, CPU also promotes technological innovation that contributes to energy conservation. Fiscal decentralization plays an important regulatory role, while the digital economy independently increases energy consumption but can weaken the adverse effects of CPU through interaction effects. Research limitations/implications This study relies on aggregate city-level energy data and does not directly observe forest bioenergy consumption. Future research could incorporate disaggregated forest bioenergy data and micro-level evidence to further explore heterogeneous effects and transmission mechanisms, particularly the energy rebound effect within the forest bioenergy sector. Originality/value This study provides novel empirical evidence on the relationship between CPU and energy consumption from the perspective of the forest bioeconomy. By integrating policy uncertainty, industrial upgrading, technological innovation and institutional factors into a unified analytical framework, the paper offers new insights into how climate governance affects forest-based energy transitions.

• openalex https://doi.org/10.1108/jfe-11-2025-0060first seen 2026-05-05 19:14:08 · last seen 2026-05-31 05:26:20