グリーン・デジタル転換における需要ショックの定量化
Quantifying Demand Shocks in the Green and Digital Transition (原題)
Andrea Bastianin, Luca Rossini, Marco Zoso
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、Web検索データを用いてコバルト、銅、ニッケルの派生需要指数を月次で構築し、構造的ベクトル自己回帰モデルで金属価格への供給・需要ショックを識別する。遷移需要ショックは特に銅とニッケルに持続的な価格効果をもたらすことを実証した。
English
This paper constructs monthly derived demand indexes for cobalt, copper, and nickel using web search data, and identifies structural shocks in global metal markets via SVAR models. It shows that transition demand shocks have persistent price effects, especially for copper and nickel.
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
日本はレアメタル依存度が高く、銅・ニッケルの安定調達がGX戦略の鍵。本手法は、市場の需給逼迫を先行予測する可能性があり、企業の調達リスク管理や政策判断に示唆を与える。
In the global GX context
As the energy transition drives demand for critical minerals, this paper offers a novel method to disentangle transition demand from other shocks. It informs global commodity monitoring and helps firms and policymakers anticipate price pressures.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel quantitative method for measuring transition-driven demand in commodity markets using internet search data.
🏢実務担当者:Helps commodity procurement teams anticipate persistent price effects from green/digital transition demand for copper and nickel.
🏛政策担当者:Offers a tool for identifying transition demand shocks, useful for designing critical mineral supply strategies.
📄 抄録（日本語訳）
我々は、ウェブ検索データを用いて、エネルギー転換とデジタル転換を牽引する技術における主要な投入材であるコバルト、銅、ニッケルの派生需要の月次指数を構築する。これらの指数を世界の金属市場の構造的自己回帰（SVAR）モデルに組み込み、ゼロ、符号、および大きさの制約を用いて構造ショックを識別する。このアプローチにより、供給ショックを金属価格の複数の需要側要因から切り離し、金属集約型技術の普及に結びついた転換需要（TD）ショックを特定する。我々は、TDショックが、特に銅とニッケルにおいて持続的な価格効果を生み出す一方、供給ショックと金属固有の需要ショックはより即時的で持続性が低いことを見いだす。
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）
We use web search data to construct monthly indexes of derived demand for cobalt, copper, and nickel, which are key inputs in technologies driving the energy and digital transitions. We incorporate these indexes into Structural Vector Autoregressive (SVAR) models of global metal markets and identify structural shocks using zero, sign, and magnitude restrictions. This approach disentangles supply shocks from several demand-side drivers of metal prices and isolates a transition demand (TD) shock linked to the diffusion of metal-intensive technologies. We find that TD shocks generate persistent price effects, especially for copper and nickel, whereas supply and metal-specific demand shocks are more immediate and less persistent.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://arxiv.org/abs/2606.27842first seen 2026-07-24 05:32:01
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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。