人工知能とグリーンファイナンスがエネルギー効率に与える影響の評価：超効率SBMとTobit二段階モデルに基づいて

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🔬研究者:AIとグリーンファイナンスのエネルギー効率への影響を地域別に分析した手法と結果は、エネルギー経済学の研究者に参考となる。

🏢実務担当者:エネルギー効率改善に向けたAI投資やグリーンファイナンス活用の効果を定量的に示しており、企業のエネルギー戦略立案に活用できる。

🏛政策担当者:地域ごとに異なる政策効果を示しており、エネルギー政策の地域別設計やAI・グリーンファイナンスの活用促進策の検討に有用。

抄録 エネルギー効率（EE）を向上させ、持続可能な発展を達成するために。本研究は、スーパー効率SBMモデルを通じてEEを測定し、Tobitモデルによって人工知能（AI）とグリーンファイナンス（GF）がEEに与える影響を検証する。結論は以下の通りである：（1）各地域および全国のEEは低い水準に分布しており、改善の余地が多くある。EEは東部、中部、西部の地域の順に低下する。（2）全国レベルでは、AIはEEに有意な正の効果を有し、AIの進歩がEEを効果的に改善できることを示唆している。地域別に見ると、東部と中部の両地域におけるAIのEEへの影響は正の効果を示し、中部の効果は東部よりも大きい一方、西部地域では正であるが統計的に有意ではない。（3）全国レベルでは、GFはEEを促進するが、弾性係数は小さい。東部地域では、GFはEEに最も大きな効果を有する一方、中部および西部地域では、EEへの効果は弱い。（4）エネルギー賦存量はEEを抑制する。環境規制は全国および地域レベルでEEを促進でき、東部地域で最も効果が大きく、西部地域で最も効果が小さい。全地域における産業構造係数はEEを低下させる。技術水準は中部地域のみでEEを抑制する。本論文は、三者間の関係と分析から導き出された結論の信頼性を分析することで、エネルギー部門におけるGFとAIの政策実施効果をより良く発揮し、EEを効果的に改善し、エネルギー構造を改善し、エネルギー転換の包括的な推進にとって大きな意義を持つ。

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ABSTRACT To enhance energy efficiency (EE) and achieve sustainable development. This study measures EE through super‐efficiency SBM model, and verifies artificial intelligence (AI) and green finance (GF) impact on EE by Tobit model, conclusions as follows: (1) The EE of each region and the country is the spread of the low, with a lot of opportunity for improvement. The EE decreases in the following order: the regions in eastern, central, and western. (2) At the national level, AI has a significant positive effect on EE, implying that advances in AI can effectively improve EE. From different regions, AI impact on EE in both the eastern and central regions shows positive effect, and the effect in the central is larger than that eastern, while in the western region is positive but statistically insignificant. (3) At the national level, GF promotes EE but the elasticity coefficient is small; in the eastern region, GF has the biggest effect on EE, while in the central and western regions, it has weaker effects on EE. (4) Energy endowment inhibits EE; environmental regulation can promote EE at the national and regional levels, with the biggest effect in the eastern region and the least effect in the western region. The industrial structure coefficient in all regions reduces the EE. The technology level inhibits EE only in the central region. The thesis through the analysis of the relationship between the three and the reliability of the conclusions drawn from the analysis, to be able to better play the GF and AI in the energy sector of the policy implementation effect, effectively improve EE, improve the energy structure, for the comprehensive promotion of the energy transition is of great significance.

• openaire https://doi.org/10.1002/ese3.70132first seen 2026-05-05 19:07:47 · last seen 2026-05-14 21:51:29