デジタル化で脱炭素へ:デジタルと実体経済の融合が企業のグリーン発展経路を提供
Digitize to decarbonize: Digital-real integration provides the green development pathway for corporate operation (原題)
Bochen Zhang, H. Huang, Zhili Han, Xihui Chen
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、中国の工業企業パネルデータを用いて、デジタルと実体経済の融合(DRI)が企業のグリーン全要素生産性(GTFP)に与える影響を実証分析した。固定効果モデルと媒介分析により、DRIがGTFPを有意に向上させ、その経路としてグリーンイノベーションの促進、デジタル変革の加速、資金調達圧力の緩和を特定した。さらに、環境規制の強化がDRIの効果を増幅する一方、研究開発強度とグリーンファイナンスは効果を弱めることを示した。
English
This paper empirically analyzes the impact of digital-real integration (DRI) on green total factor productivity (GTFP) using panel data from Chinese industrial enterprises. Fixed-effects and mediation analyses show that DRI significantly improves GTFP by promoting green innovation, accelerating digital transformation, and easing financing constraints. Environmental regulation strengthens the effect, while R&D intensity and green finance weaken it.
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、デジタル技術を活用した環境経営の実証研究として参考になる。特に、企業の脱炭素経営におけるデジタル化の役割や、環境規制との相互作用は、日本の政策立案や企業戦略に示唆を与える。
In the global GX context
This study contributes to the global literature on digitalization and green productivity, offering empirical evidence from China. It highlights the role of digital-real integration in achieving decarbonization, relevant for international discussions on green industrial policy and corporate sustainability.
👥 読者別の含意
🔬研究者:デジタル化と環境パフォーマンスの関係を実証する方法論と中国の事例を提供。
🏢実務担当者:デジタル技術を活用した環境効率向上の可能性と、環境規制との相互作用を理解するための示唆。
🏛政策担当者:デジタル化と環境規制の連携が企業のグリーン化を促進する政策設計に有用。
📄 抄録(日本語訳)
気候変動の加速に伴い、経済発展は資源・環境制約によって次第に制限されるようになっている。企業のグリーン全要素生産性(GTFP)を高めることで、グリーンで低炭素な転換を大いに促進することができる。本稿は、デジタルと実体経済の融合(DRI)とGTFPの間のメカニズムを確立し、グリーン発展政策の策定に資する実証的知見を提供することを目的とする。 中国の工業企業を対象としたパネルデータに依拠し、著者らはDRIがGTFPに与える影響を評価し、さらに固定効果推定と媒介分析を用いて媒介メカニズムを探求する。研究結果の妥当性を保証するため、著者らは内生性を考慮し、一連の頑健性テストを実施する。 結果は、DRIがGTFPに有意な正の影響を与えるという証拠を示している。媒介分析の結果によれば、DRIはGTFPの成長を支援しており、その大部分は、グリーンイノベーションの実践を促進し、デジタル変革を加速し、資金調達圧力を緩和するためである。不均一性分析の結果は、国有企業、汚染集約型および重工業部門で操業する企業、中国東部に所在する企業にとって、その正の効果がより強いことを示している。調整分析は、環境規制がより厳格な場合、DRIのGTFPへの有益な効果を強化することを示している。対照的に、より強い研究開発強度とグリーンファイナンスは、この効果の強さを弱める。 本研究は、GTFPを向上させるためのDRIの活用を方法論的に説明し、気候変動緩和、グリーン産業発展、炭素削減に関する政策形成に資する実証データを提供する。
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。
📄 Abstract(原文)
With the acceleration of climate change, economic development is becoming progressively limited by resource and environmental constraints. A green and low-carbon transition can be greatly facilitated by increasing green total factor productivity (GTFP) of enterprises. This paper aims to establish the mechanism between digital–real integration (DRI) and GTFP and provide empirical findings that can inform the development of green development policies. Relying on panel data covering Chinese industrial enterprises, the authors assess the effect of DRI on GTFP and further explore the mechanisms of mediation by means of fixed-effects estimation and mediation analysis. To guarantee the validity of the study’s findings, the authors take into account endogeneity and conduct a series of robustness tests. The results present the evidence that DRI has a significant positive impact on GTFP. According to the results of the mediation, DRI supports the growth of GTFP, in large part due to the fact that it spurs green innovation practices, accelerates digital transformation and relieves financing pressures. Results from the heterogeneity analysis indicate that the positive effect is stronger for state-owned enterprises, firms operating in pollution-intensive and heavy-industry sectors and firms situated in eastern China. The moderating analysis indicates that environmental regulation, when more stringent, reinforces the beneficial effect of DRI on GTFP; by contrast, stronger R&D intensity and green finance reduce the strength of this effect. This research methodologically explains the use of DRI to improve GTFP and provides empirical data to shape policies regarding climate change mitigation, green industrial development and carbon reduction.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1108/ijccsm-09-2025-0350first seen 2026-05-15 21:28:25 · last seen 2026-09-01 05:43:31
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。
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。