The Role of Green Finance Policy in Fostering Twin Transition: An Empirical Investigation using Machine Learning Techniques
グリーンファイナンス政策がツイントランジションを促進する役割：機械学習技術を用いた実証研究 (AI 翻訳)
X Wang, Xingyi Tao, Min Bai, Yiting Han, Chao Feng
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、グリーンファイナンス政策がツイントランジション（環境とデジタルの同時移行）に与える影響を、機械学習手法を用いて実証的に分析する。中国の事例を中心に、政策効果を定量的に評価し、今後の政策設計への示唆を提供する。
English
This paper empirically investigates how green finance policies promote the twin transition (digital and green) using machine learning techniques. Focusing on Chinese cases, it quantitatively evaluates policy impacts and offers insights for future policy design.
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
中国のグリーンファイナンス政策の実証分析であり、日本のGX政策や金融機関にとって参考となる可能性がある。特に、政策の効果測定や機械学習の応用は、SSBJや有報開示における実務にも示唆を与える。
In the global GX context
This study provides empirical evidence on green finance policies in China, relevant for global climate finance discussions. It demonstrates the use of machine learning in policy evaluation, which can inform GX strategies and disclosure frameworks internationally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Green finance, policy evaluation, and machine learning researchers can learn from the empirical methodology and findings.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams may gain insights into how green finance policies are assessed and their potential impacts.
🏛政策担当者:Policymakers interested in green finance policy design and evaluation can benefit from the quantitative approach.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s10796-026-10753-zfirst seen 2026-05-27 04:42:07
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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。