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グリーン成長の促進：イノベーション、知識、デジタル化、循環経済実践、エネルギー移行の影響

Advancing green growth: The influence of innovation, knowledge, digitalization, circular economy practices, and energy transitions (原題)

Umair Kashif, Shi Qiang Liu, Snovia Naseem, Zulfiqar Ali

Journal of Innovation & Knowledge📚 査読済 / ジャーナル2026-05-09#エネルギー転換Origin: CN
DOI: 10.1016/j.jik.2026.101048
原典: https://doi.org/10.1016/j.jik.2026.101048

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、中国の1990年から2002年の時系列データを用いて、グリーン成長の決定要因を分析した。再生可能エネルギー、イノベーション、知識は一貫してグリーン成長を促進するが、デジタル化の影響は文脈依存的であり、循環経済の効果は限定的である。政策面では、イノベーション能力の強化、再生可能エネルギーの普及、循環経済枠組みの改革が重要である。

English

This study analyzes determinants of green growth in China using time series data from 1990 to 2002. It finds that renewable energy, innovation, and knowledge consistently enhance green growth, while digitalization's effect is context-dependent and circular economy practices show limited benefits. Policy implications include strengthening innovation, scaling renewable energy, and reforming circular economy frameworks.

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

中国のグリーン成長要因を分析した研究だが、データが古く日本の実務に直接適用は難しい。ただし、再生可能エネルギーと知識・デジタル化の相乗効果に関する知見は参考になる可能性がある。

In the global GX context

This study provides empirical evidence on green growth determinants from China, contributing to the broader sustainability transition literature. However, the data period (1990-2002) limits its current applicability, though the interplay between renewable energy, innovation, and digitalization remains relevant.

👥 読者別の含意

🔬研究者:研究者は再生可能エネルギー・イノベーション・知識とグリーン成長の長期関係を確認できるが、データの古さに注意すべき。

🏛政策担当者:政策立案者は循環経済枠組みの改革とデジタル化との統合の必要性を認識できる。

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、特にイノベーション（INN）、知識（KN）、再生可能エネルギー（RE）、デジタル化（DIG）、および循環経済（CE）の実践に焦点を当て、グリーン成長の決定要因を調査する。1990年から2002年までの中国の年次時系列データを用い、自己回帰分布ラグ枠組みを適用し、完全修正および動的通常最小二乗推定量による頑健性テストとともに、短期および長期の動学を分析する。知見は、RE、INN、およびKNが一貫してグリーン成長を強化する一方、DIGの影響は支持的であるが文脈依存的であることを示す。逆に、CEには限界があり、その現在の実施が期待される持続可能性の利益を生み出さない可能性があることを結果が明らかにする。知見は長期関係の安定性を確認するが、診断テストは短期における潜在的な分散不安定性を明らかにする。結果は、DIGおよびKNシステムが環境パフォーマンスの向上においてREを補完する方法を示すことにより、持続可能性移行および知識ベースの成長理論を拡張する。政策の観点から、我々の結果は、INN能力を強化し、RE導入を拡大し、CE枠組みを改革してDIGとのより効果的な統合を確保する必要性を強調する。

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（原文）

This study investigates the determinants of green growth with a particular focus on innovation (INN), knowledge (KN), renewable energy (RE), digitalization (DIG), and circular economy (CE) practices. Using annual time series data from 1990 to 2002 for China and applying the autoregressive distributed lag framework along with robustness tests via fully modified and dynamic ordinary least squares estimators, the analysis examines short- and long-run dynamics. The findings indicate that RE, INN, and KN consistently enhances green growth, while the influence of DIG is supportive but context dependent. Conversely, the CE has limitations, with results revealing that its current implementation may not generate the expected sustainability gains. The findings confirm the stability of the long-run relationship, although diagnostic tests reveal potential variance instability in the short run. The results extend sustainability transition and knowledge-based growth theories by demonstrating how DIG and KN systems complement RE in advancing environmental performance. From a policy perspective, our results emphasize the need to strengthen INN capacity, scale RE adoption, and reform CE frameworks to ensure more effective integration with DIG.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。