Assessing the impact of agricultural greenhouse gas emissions, financial development, and land use on cereal production in Sub-Saharan Africa: an econometric and machine learning approach

日本語

本研究は、サブサハラアフリカの穀物生産に対する農業起源温室効果ガス排出、金融発展、土地利用の影響を、計量経済学と機械学習手法を用いて分析した。結果は、排出削減と生産性向上の両立には地域特有の政策が必要であることを示唆する。

English

This study analyzes the impact of agricultural GHG emissions, financial development, and land use on cereal production in Sub-Saharan Africa using econometric and machine learning methods. Findings suggest that balancing emission reductions with productivity gains requires region-specific policies.

日本のGX文脈において

日本では農業分野のGHG排出削減がGX戦略の一部だが、本論文はサブサハラアフリカが対象。日本の農業政策への直接示唆は限定的だが、ML活用の方法論は参考になる。

In the global GX context

While this paper focuses on Sub-Saharan Africa, its use of ML to analyze agricultural emissions provides methodological insights for global agricultural GHG studies, which are relevant for climate disclosure frameworks like ISSB that include land-use emissions.