← 論文一覧に戻る

効率的なグリーン開発に向けて：グリーンファイナンスの再配分効果

Toward Efficient Green Development: The Reallocative Effects of Green Finance (原題)

Yanhua Meng, Yonggang Li, Ziwei Feng, Junxia Liu

SAGE Open📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#トランジション・ファイナンスOrigin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1177/21582440261467528
原典: https://doi.org/10.1177/21582440261467528
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、中国のグリーンファイナンス改革試験区政策（GFRIPP）を自然実験とし、企業のグリーン総要素生産性（GTFP）への影響を検証。差の差分析の結果、GFRIPPは労働と資本のミスアロケーションを是正することでGTFPを有意に向上させることが明らかとなった。地域や所有制による異質性も確認され、グリーンファイナンスが資源配分最適化に有効であることを示唆している。

English

This study uses China's Green Finance Reform and Innovation Pilot Zone Policy (GFRIPP) as a quasi-natural experiment to examine its impact on firms' Green Total Factor Productivity (GTFP). Difference-in-Differences analysis reveals that GFRIPP significantly raises GTFP by correcting labor and capital misallocation. Heterogeneous effects across regions and ownership structures underscore the policy's potential to optimize resource allocation for green transition.

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

日本においてもグリーンファイナンスの促進が議論される中、本論文は政策介入による資源配分改善の実証エビデンスを提供する。SSBJや移行ファイナンスの枠組み設計において、資金の効率的配分を促す施策の重要性を示唆する点で示唆に富む。

In the global GX context

Globally, the paper contributes to the growing literature on green finance effectiveness, aligning with TCFD/ISSB emphasis on capital allocation. It demonstrates how policy-driven green finance can correct market failures, offering empirical support for transition finance frameworks and sustainable development goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides causal evidence on green finance and factor allocation, useful for scholars studying climate finance and productivity.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can leverage the findings to argue for green finance access as a means to improve resource efficiency.

🏛政策担当者:Offers insights for designing green finance pilot zones to optimize capital allocation and promote green transition.

📄 抄録（日本語訳）

要素の誤配分は、グリーン開発を達成するための根本的な制約として長らく認識されてきた。労働と資本の非効率な配分は、生産性の向上を妨げるだけでなく、環境コストを増幅させる。このような状況において、グリーンファイナンスは、金融資源を環境に優しい部門へと導き、配分効率を改善することにより、グリーン移行を促進する重要な政策手段として機能する。本研究は、中国のグリーンファイナンス改革・イノベーション試験区政策（GFRIPP）を準自然実験とみなし、差分の差分法（DID）を用いて、グリーンファイナンスが要素の誤配分の緩和を通じてグリーン全要素生産性（GTFP）を向上させるかどうか、またどのように向上させるかを実証的に検証する。中国の上場企業のミクロレベルのデータを用いた分析により、GFRIPPは労働と資本の配分における歪みを是正することにより、企業のGTFPを有意に引き上げることが明らかになった。さらなる調査により、要素の誤配分の程度、経済発展段階、および所有構造が異なる地域間での異質な効果が実証された。これらの発見は、政策立案者がグリーンファイナンスを資源配分の最適化、企業レベルのグリーン移行の促進、および持続可能な開発目標の推進のための効果的な手段として活用できることを強調している。

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）

Factor misallocation has long been identified as a fundamental constraint to achieving green development. Inefficient allocation of labor and capital not only hampers productivity growth but also amplifies environmental costs. In this context, green finance serves as a crucial policy instrument to facilitate the green transition by channeling financial resources toward environmentally friendly sectors and improving allocative efficiency. This study regards China’s Green Finance Reform and Innovation Pilot Zone Policy (GFRIPP) as a quasi-natural experiment and employs a Difference-in-Differences (DID) approach to empirically examine whether and how green finance enhances Green Total Factor Productivity (GTFP) through the mitigation of factor misallocation. Using micro-level data from Chinese listed firms, the analysis reveals that GFRIPP significantly raises corporate GTFP by correcting distortions in the allocation of labor and capital. Further investigation demonstrates heterogeneous effects across regions with varying degrees of factor misallocation, stages of economic development, and ownership structures. The findings underscore that policymakers can harness green finance as an effective instrument to optimize resource allocation, promote firm-level green transition, and advance sustainable development goals.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。