Does green finance improve energy security in Chinese Provinces? Evidence from machine learning approaches
グリーンファイナンスは中国各省のエネルギー安全保障を向上させるか？機械学習アプローチからのエビデンス (AI 翻訳)
Yan, Haiming, Han, Di, Khursheed, Muhammad Aqib
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、2007年から2022年までの中国各省のデータを用い、グリーンファイナンス（GF）がエネルギー安全保障（ES）に与える影響を機械学習手法で分析した。結果、GFは短期的混乱をもたらすものの、長期的にはESを有意に強化することが示された。また、GFがエネルギー供給リスクと移行リスクの両方を低減するメカニズムを確認し、将来のGF政策の重要性を示唆している。
English
This study analyzes the impact of green finance (GF) on energy security (ES) across Chinese provinces from 2007 to 2022 using machine learning methods. Results show that while GF causes short-term disruptions, it significantly strengthens ES in the long run. The analysis confirms that GF reduces both energy supply risk and transition risk, highlighting the importance of future GF policies for achieving SDG 7.
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とエネルギー安全保障は重要な政策課題である。本論文は中国の省レベルデータを用いた実証分析であり、日本での政策立案や地域間比較研究に参考となる機械学習手法を提供している。
In the global GX context
This paper provides robust empirical evidence from China on the relationship between green finance and energy security, using novel machine learning techniques. It contributes to the global discourse on sustainable finance and energy transition, offering insights for policymakers in emerging economies and beyond.
👥 読者別の含意
🔬研究者:機械学習を用いたグリーンファイナンスとエネルギー安全保障の因果分析手法に関心のある研究者にとって有益。
🏢実務担当者:グリーンファイナンス政策の設計やエネルギー安全保障戦略の策定に携わる実務者は、長期的な効果とリスク低減のメカニズムを理解できる。
🏛政策担当者:政策立案者は、エネルギー安全保障を強化するためのグリーンファイナンス枠組みの構築に示唆を得られる。
📄 Abstract（原文）
As a cornerstone of Sustainable Development Goal 7, green finance (GF) has emerged as a strategic driver of China's transition to a low-carbon energy system. Despite its growing relevance, the provincial-level effects of GF on energy security (ES) remain underexplored. Hence, this study aims to evaluate how GF interacts with ES across Chinese provinces, spanning the period from 2007 to 2022. We hypothesize that GF plays a crucial role in fostering ES by mitigating both energy supply and transition risks. This study employs a novel machine-learning-based panel quantile-quantile Kernel Regularized Least Squares method, along with a quantile random forest (QRF) technique, for enhanced forecasting accuracy. The results reveal that while GF introduces some short-term disruptions, it significantly strengthens provincial ES in the long run. Financial development, industrialization, and GDP are consistently associated with improved energy security across most quantiles, whereas artificial intelligence shows mixed impacts. Risk mechanism analysis confirms that GF reduces both energy supply risk and energy transition risk. Additionally, the QRF outcomes indicate that ES can gain significant benefits, particularly through the implementation of green finance policies in the future. These findings suggest that green finance plays a crucial role in achieving SDG 7 by enhancing energy security across China. Drawing on these findings, the study recommends a comprehensive regulatory framework to address existing challenges and enhance the resilience of China's energy security system through an improved green finance mechanism aligned with the objectives of SDG 7.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openaire https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.137741first seen 2026-05-14 21:27:51
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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。