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機械学習と計量経済モデルの統合によるGCC諸国における再生可能エネルギー消費のマクロ経済決定要因の解明

Integrating Machine Learning and Econometric Models to Uncover the Macroeconomic Determinants of Renewable Energy Consumption in the GCC Countries (原題)

Omer S, Ghanim H, Ahmed I, Yousif G, Elhaj M

Research Squareプレプリント2026-08-04#再生可能エネルギーOrigin: Global対象セクター: power
DOI: 10.20944/preprints202608.0150.v1
原典: https://doi.org/10.20944/preprints202608.0150.v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

GCC6カ国を対象に、2000-2024年の再生可能エネルギー消費の決定要因を段階的回帰とランダムフォレストで分析。R&D支出と貿易開放度が重要で、全体の約63%を説明。2015年以降、その影響が強まる。技術革新と経済開放の重要性を示す。

English

This study analyzes macroeconomic determinants of renewable energy consumption in six GCC countries (2000-2024) using stepwise regression and Random Forest. R&D expenditure and trade openness are the most important factors, explaining about 63% of variation. Their influence strengthens after 2015, highlighting the role of innovation and openness in energy 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

日本ではSSBJ開示やGX推進政策が進む中、再生可能エネルギー導入の決定要因を実証的に示す本研究成果は、政策立案や企業の再エネ調達戦略に示唆を与える。特にR&D投資の重要性は、日本の技術開発政策にも関連する。

In the global GX context

This study provides empirical evidence on renewable energy determinants in GCC countries, relevant to global energy transition discussions. It underscores the role of R&D and trade openness, offering insights for policymakers and investors in emerging markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on renewable energy determinants using hybrid ML-econometric approach, useful for further research.

🏢実務担当者:Highlights R&D and trade openness as key drivers, informing corporate renewable energy investment strategies.

🏛政策担当者:Suggests policies promoting R&D and trade integration to accelerate renewable energy adoption.

📄 抄録（日本語訳）

湾岸協力会議（GCC）諸国は、炭化水素資源への依存と、サウジ・ビジョン2030などの取り組みを含む野心的な再生可能エネルギー転換目標とのバランスを取るという課題に直面している。こうしたコミットメントにもかかわらず、この地域における再生可能エネルギーの導入は依然として比較的限定的であり、再生可能エネルギー消費を促進する要因をより深く理解する必要性が浮き彫りになっている。本研究は、段階的回帰分析とランダムフォレスト機械学習のハイブリッド手法を用いて、2000年から2024年までの期間におけるGCC6か国の再生可能エネルギー消費のマクロ経済的決定要因を調査するものである。パネルデータは世界銀行と国際エネルギー機関から収集した。計量経済学的分析の結果、研究開発（R&D）支出と貿易開放度が再生可能エネルギー消費の2つの最も重要な決定要因であると特定され、両者を合わせて変動の約63％（調整済みR²＝0.629）を説明している。ランダムフォレストモデルは、R&D支出を最も影響力のある予測因子としてランク付けし、それに貿易開放度が続くことで、これらの知見を裏付けている。GDP、外国直接投資、インフレーションは、多重共線性とGCC経済の構造的特徴により、最終モデルから大幅に除外された。ランダムフォレストモデルはまた、サンプル外R²乗が0.425、低いRMSE（0.032）を達成し、満足のいく予測性能を示した。サブ期間分析により、GCC全体での国家エネルギー転換戦略の実施に伴い、2015年以降、R&D支出と貿易開放度の影響がより顕著になることがさらに示されている。これらの知見は、この地域のエネルギー転換を支援する上での技術革新と経済的開放性の重要性を強調しており、R&Dへのより大きな投資とより強力な国際貿易統合が再生可能エネルギーの導入に役立つ可能性があることを示している。

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）

The Gulf Cooperation Council (GCC) countries face the challenge of balancing their re-liance on hydrocarbon resources with ambitious renewable energy transition goals, in-cluding initiatives such as Saudi Vision 2030. Despite these commitments, renewable energy deployment in the region remains relatively limited, highlighting the need to better understand the factors that drive renewable energy consumption. This study investigates the macro-economic determinants of renewable energy consumption in the six GCC countries over the period 2000-2024 using a hybrid methodology of stepwise regression analysis and Random Forest machine learning. Panel data were compiled from the World Bank and the International Energy Agency. The econometric results identify Research and Development (R&D) expenditure and trade openness as the two most important determinants of renewable energy consumption, jointly explaining approximately 63% of the variation (Adjusted R² = 0.629). The Random Forest model supports these findings by ranking R&D expenditure as the most influential predictor, followed by trade openness. GDP, foreign direct investment, and inflation were dropped significantly from the final model because of multicollinearity and the struc-tural characteristics of GCC economies. The Random Forest model also achieved an out-of-sample R-squared of 0.425 with a low RMSE (0.032), demonstrating satisfactory predictive performance. Sub-period analysis further shows that the influence of R&D expenditure and trade openness become more pronounced after 2015, alongside the implementation of national energy transition strategies across the GCC. These findings underline the importance of technological innovation and economic openness in sup-porting the region’s energy transition that greater investment in R&D and stronger in-ternational trade integration can help renewable energy adoption.

🔗 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。