気候政策の不確実性はエネルギー転換に影響を与えるか？中国からの新たな政策分析

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

🔬研究者:Provides a robust empirical framework using BMA and ARDL to disentangle direct and indirect effects of policy uncertainty on energy transition.

🏢実務担当者:Offers evidence on how policy uncertainty can hinder short-term transition investments, but also shows potential indirect benefits through strengthened regulations.

🏛政策担当者:Highlights the need for consistent climate policy signals to avoid undermining energy transition, while noting that regulatory tightening can partially offset negative effects.

世界的な気候変動緩和とカーボンニュートラル目標の文脈において、気候政策の不確実性は中国のエネルギー転換の軌道に影響を与える重要な要因となっている。そこで、本研究は2000年1月から2024年12月までのデータを研究サンプルとし、BMA法を用いて中国のエネルギー転換に影響を与える可能性のある様々な要因の重要性を特定・検証し、ARDLモデルを用いて気候政策の不確実性がエネルギー転換に及ぼす動的影響を体系的に分析する。研究結果は以下のことを示している：(1) 気候政策の不確実性はエネルギー転換に対して有意な負の影響を及ぼし、その抑制効果は長期よりも短期の方が強い。この発見は、一連の厳格な感度テスト後も頑健性を維持している。(2) ベイズモデル平均分析は、気候政策の不確実性がエネルギー転換に影響を与える様々な決定要因の中で高い相対的重要度を示し、事後包含確率は68.5%であることを示している。(3) ARDL推定結果はさらに、気候政策の不確実性がエネルギー転換を直接的に阻害する一方で、政府の環境規制を強化し、一般市民の環境意識を高めることによって間接的に転換を促進し、部分的な「相殺効果」を生み出していることを明らかにしている。したがって、本研究の知見は、関連するエネルギー企業が動的な環境に適応するための戦略を策定・実施する際の理論的支援と実践的指針を提供することができる。同時に、既存のモデルと方法論をある程度豊かにし、気候政策の不確実性とエネルギー転換を結びつけるメカニズムの探求をさらに深めるものである。これは、低炭素移行と発展を促進する政策と戦略の策定に情報を提供するために必要な理論を提供する。

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。

In the context of global climate change mitigation and carbon neutrality goals, climate policy uncertainty constitutes a significant factor influencing the trajectory of China’s energy transition. Therefore, this study takes the data from January 2000 to December 2024 as the research sample, employs the BMA method to identify and test the importance of the various factors that may affect China’s energy transition, and systematically analyzes the dynamic impacts of climate policy uncertainty on energy transition with the help of the ARDL model. The results of the study show: (1) Climate policy uncertainty exerts a significant negative impact on energy transition, with stronger inhibitory effects in the short term than in the long term. This finding remains robust after a series of rigorous sensitivity tests. (2) Bayesian model averaging analysis indicates that climate policy uncertainty exhibits a high relative importance among various determinants influencing energy transition, with a posterior inclusion probability of 68.5%. (3) The ARDL estimation results further reveal that while climate policy uncertainty directly inhibits energy transition, it indirectly promotes the transition by reinforcing government environmental regulations and elevating public environmental awareness, thereby creating a partial “offset effect”. Accordingly, the findings of this study can provide theoretical support and practical guidance for relevant energy enterprises to formulate and implement strategies to adapt to the dynamic environment. At the same time, it enriches existing models and methodologies to a certain extent, further deepening the exploration of the mechanism linking climate policy uncertainty and energy transition. This provides the necessary theory to inform the development of policies and strategies that promote a low-carbon transition and development.

• openalex https://doi.org/10.1057/s41599-026-07589-yfirst seen 2026-05-29 05:08:50 · last seen 2026-06-17 07:06:57