AI、ブロックチェーン、および持続可能な開発経路を通じた技術的資金調達によるエネルギー転換の推進：エビデンス

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

🔬研究者:Provides panel econometric evidence on how AI and blockchain financing affect energy transition, useful for researchers in climate finance and innovation economics.

🏛政策担当者:Offers insights for designing technological financing mechanisms to accelerate energy transition in developing countries.

抄録 エネルギー転換（ET）は、持続可能な開発目標（SDGs）の達成において中心的な役割を果たしており、特に環境・エネルギー課題が増大する新興・発展途上経済において重要である。本研究では、技術革新能力の指標として概念化された人工知能（AI）およびブロックチェーン（BC）ファイナンスが、2010年から2022年までの15の新興・発展途上経済におけるETにどのように影響するかを、持続可能な開発（SDI）を媒介メカニズムとして検証する。パネル修正標準誤差（PCSE）、Driscoll–Kraay推定量、操作変数法（2SLS）、およびモーメント分位点回帰法（MMQR）を用いることで、横断面依存性、内生性、および不均一性に対処する。分析結果は、AIおよびBCファイナンスの両方が、イノベーション・エコシステムと技術的準備性を強化することにより、ETを有意に促進することを示している。代替推定量、ラグ付き仕様、非線形モデルを含む頑健性チェックは結果の安定性を確認し、2SLS推定は因果的解釈を支持する。不均一性分析では、AIは金融が発達し能力の高い経済においてより強い効果を示す一方、BCは制度的に弱く低技術の文脈においてより顕著な役割を果たすことが示される。メカニズム分析は、Sobel検定によって確認されたとおり、持続可能な開発がこれらの関係を完全に媒介することを示している。結果として、本研究は、技術ファイナンスが主に持続可能な開発経路の強化を通じてETに貢献することを強調する。

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 Energy transition (ET) is central to achieving the sustainable development goals (SDGs), particularly in emerging and developing economies facing increasing environmental and energy challenges. This study examines how artificial intelligence (AI) and blockchain (BC) financing—conceptualized as indicators of technological innovation capacity—affect ET across 15 emerging and developing economies from 2010 to 2022, with sustainable development (SDI) as a mediating mechanism. Using panel‐corrected standard errors (PCSE), Driscoll–Kraay estimators, instrumental variable (2SLS), and method of moments quantile regression (MMQR), we address cross‐sectional dependence, endogeneity, and heterogeneity. The findings reveal that both AI and BC financing significantly promote ET by strengthening innovation ecosystems and technological readiness. Robustness checks, including alternative estimators, lagged specifications, and nonlinear models, confirm the stability of the results, while 2SLS estimates support a causal interpretation. Heterogeneity analysis shows that AI has stronger effects in financially developed and high‐capacity economies, whereas BC plays a more prominent role in institutionally weaker and low‐technology contexts. Mechanism analysis indicates that sustainable development fully mediates these relationships, as confirmed by Sobel tests. As a result, the study highlights that technological financing contributes to ET primarily through enhancing sustainable development pathways.

• openalex https://doi.org/10.1002/sd.71301first seen 2026-06-10 05:02:19 · last seen 2026-06-17 07:10:18
• semanticscholar https://doi.org/10.1002/sd.71301first seen 2026-06-12 06:04:43 · last seen 2026-09-22 05:08:29