グリーンFinTechとエネルギー消費構造の転換：中国からのエビデンス
Green FinTech and the Transition in Energy Consumption Structure: Evidence from China (原題)
Chenxi Li, Cunjing Liu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国30省の2013〜2023年パネルデータを用い、FinTechとグリーンファイナンスの結合調和度で測る「グリーンFinTech」がエネルギー消費構造の転換に与える影響を分析。二方向固定効果モデルでは、グリーンFinTechの1標準偏差上昇が石炭消費シェアを約3.25ポイント低下させる頑健な負の関連を示す。空間ダービンモデルでは域内の負の直接効果と省間の正の間接効果が確認され、地域差と省間協調の必要性が示唆される。
English
Using panel data from 30 Chinese provinces (2013–2023), this study examines how green FinTech—measured by the coupling coordination between FinTech and green finance—affects energy consumption structure transition. Two-way fixed-effects estimates show a robust negative association with coal consumption share (a one-SD increase corresponds to ~3.25 pp decline). A spatial Durbin model reveals negative direct and positive indirect effects, indicating contrasting local and cross-provincial dynamics, with stronger local effects in central and coal-dependent provinces.
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
中国の省別実証だが、グリーンファイナンスとデジタル金融の融合が脱炭素を促すメカニズムは、日本の地域金融・トランジションファイナンス政策や地域脱炭素の資金調達設計に示唆を与える。SSBJ開示や有報での気候関連情報と組み合わせた地域金融の役割を考える材料となる。
In the global GX context
Adds to the global literature on how financial technology and green finance interact to drive energy transition, offering empirical evidence from China's provincial heterogeneity. Relevant to transition finance debates under ISSB/TCFD frameworks, particularly on how digital financial infrastructure can channel capital toward decarbonization and how cross-jurisdictional coordination matters.
👥 読者別の含意
🔬研究者:グリーンFinTech指標の構築法と空間計量手法が、金融×脱炭素の実証研究設計の参考になる。
🏢実務担当者:地域金融機関や企業が、デジタル金融とグリーンファイナンスを組み合わせた脱炭素資金調達の可能性を検討する材料。
🏛政策担当者:地域差を踏まえた差別化された金融政策と省間・地域間協調の設計に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
Using panel data from 30 Chinese provinces over 2013–2023, this study examines green FinTech and the transition in energy consumption structure. Green FinTech is measured by the coupling coordination degree between FinTech and green finance, while the coal consumption share serves as an inverse indicator of the low-carbon transition. Two-way fixed-effects estimates show a robust negative association between green FinTech and the local coal consumption share across alternative index constructions and spatial weight matrix specifications. A one-standard-deviation increase corresponds to a decline of approximately 3.25 percentage points. The baseline spatial Durbin model identifies negative direct and positive indirect effects, revealing contrasting local and cross-provincial associations. Heterogeneity analysis shows a stronger local association in central provinces and provinces with higher initial coal dependence. These findings highlight the relevance of green FinTech to energy consumption structure transition and support differentiated financial policies and cross-provincial coordination.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/su18189464first seen 2026-09-19 05:12:39
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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。