中国におけるデジタル・グリーンファイナンスの相乗効果と農業炭素排出強度：機械学習とシナリオによる実証

日本語

中国の農業部門を対象に、デジタル金融とグリーンファイナンスの相乗効果が炭素排出強度に与える影響を機械学習とシナリオ分析で検証した研究。デジタル技術とグリーン資金の組み合わせが排出削減に寄与する可能性を示し、農業分野の脱炭素政策設計に示唆を与える。

English

This study uses machine learning and scenario analysis to examine how the synergy between digital finance and green finance affects agricultural carbon emission intensity in China. It suggests that combining digital tools with green capital can reduce emissions, offering implications for decarbonization policy design in agriculture.

日本のGX文脈において

農業分野の脱炭素とデジタル金融の融合は、日本の食料・農業分野のGXや地域金融のトランジション支援を考える上で参考になる。SSBJ開示やサプライチェーン排出量管理の観点でも示唆がある。

In the global GX context

Adds to the growing literature linking fintech/digital finance with climate outcomes, relevant to global debates on transition finance and the role of financial innovation in hard-to-abate sectors like agriculture.