金融インテリジェンスと環境持続可能性：クリーンエネルギー製造のための経済モデリングに関する文献レビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Identifies research gaps in AI integration and ESG metric interoperability for clean energy manufacturing finance.

🏢実務担当者:Provides a toolkit of financial models and ESG-linked instruments for corporate sustainability teams to evaluate clean energy investments.

🏛政策担当者:Highlights comparative policy frameworks and the role of financial intelligence in aligning industrial policy with climate goals.

世界的なエネルギー転換が加速する中、クリーンエネルギー製造は、気候目標、産業競争力、環境正義を達成するための戦略的優先事項として浮上している。本レビューは、太陽光発電、風力エネルギー、電気自動車（EV）バッテリー、グリーン水素部門における持続可能な投資を推進するために、金融インテリジェンスと経済モデリングの枠組みがどのように適用されているかを検討する。また、均等化発電コスト（LCOE）、割引キャッシュフロー（DCF）、リアルオプション分析、モンテカルロシミュレーション、ESG統合型予測など、さまざまな金融ツールを探求し、収益性と脱炭素化および循環経済目標の整合性におけるそれらの有効性を評価する。本研究は、グリーンボンド、サステナビリティ・リンク・ローン、規制枠組み（例：TCFD、SASB、GRI）などのESG連動型金融商品が、世界的に資本フローと開示基準をどのように再形成しているかを強調する。米国、EU、中国、新興経済国における政策枠組みの比較分析は、データの利用可能性、標準化、金融イノベーションにおける強みと課題を明らかにする。AI統合、ESG指標の相互運用性、長期的影響の測定における主要な研究ギャップが特定される。本レビューは、クリーンエネルギー製造の進展には、金融、データサイエンス、環境システム思考を融合した学際的アプローチが必要であると結論付ける。金融インテリジェンスは、持続可能性と包摂的な政策設計と整合するとき、気候レジリエントで低炭素な産業の未来への重要な経路を提供する。

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。

As the global energy transition accelerates, clean energy manufacturing has emerged as a strategic priority for achieving climate goals, industrial competitiveness, and environmental justice. This review examines how financial intelligence and economic modeling frameworks are being applied to advance sustainable investments across solar photovoltaics, wind energy, electric vehicle (EVcrip) batteries, and green hydrogen sectors. It explores a range of financial tools—including levelized cost of energy (LCOE), discounted cash flow (DCF), real options analysis, Monte Carlo simulations, and ESG-integrated forecasting—and evaluates their effectiveness in aligning profitability with decarbonization and circular economy goals. The study highlights how ESG-linked instruments such as green bonds, sustainability-linked loans, and regulatory frameworks (e.g., TCFD, SASB, GRI) are reshaping capital flows and disclosure standards globally. Comparative analysis of policy frameworks in the U.S., EU, China, and emerging economies reveals strengths and challenges in data availability, standardization, and financial innovation. Key research gaps are identified in AI integration, ESG metric interoperability, and long-term impact measurement. This review concludes that advancing clean energy manufacturing requires interdisciplinary approaches that blend finance, data science, and environmental systems thinking. Financial intelligence, when aligned with sustainability and inclusive policy design, offers a critical pathway to a climate-resilient, low-carbon industrial future.

• openaire https://doi.org/10.36348/merjem.2025.v05i03.003first seen 2026-05-05 19:07:46 · last seen 2026-06-14 04:38:47