戦略的サステナビリティイニシアチブとしてのグリーンバンキング：実証分析

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

🔬研究者:Provides empirical evidence on determinants of green finance allocation using a multi-method analytical framework (regression, PCA, SEM) that can be replicated in other contexts.

🏢実務担当者:Insights on how bank size and ownership structure affect green lending; useful for strategic planning and resource allocation in sustainable finance.

🏛政策担当者:Highlights the need for regulatory support, ESG-linked performance incentives, and green bond market development to accelerate climate-oriented financial change.

銀行業界は、環境に配慮した投資へ資本を振り向けることで、持続可能な開発の出発点に立っている。銀行は、再生可能エネルギー融資、気候レジリエントなインフラ資金調達、持続可能な農業融資、グリーンボンドといったグリーンファイナンス手段を通じて、低炭素経済変革の担い手へとますます変貌しつつある。本論文は、2019年から2023年までの25銀行年のデータからなるパネルデータに基づき、グリーンバンキング施策の構造的要因と制度的効果を実証的に検証したものである。記述統計、重回帰分析、主成分分析（PCA）、構造方程式モデリング（SEM）を組み込んだマルチメソッド分析枠組みを採用し、銀行機関における持続可能性統合の強度を評価した。 回帰結果は、総融資ポートフォリオの規模、銀行の所有構造、および時間の経過に伴う変化が、グリーンファイナンス配分の顕著な予測因子であることを示しており、この式は変動の82%を説明している（R² = .82、p < .001）。大規模銀行および制度的支援を備えた銀行は、グリーン資産への配分がより多く、規模効果と持続可能なファイナンス採用におけるガバナンスの影響を示唆している。PCAは、総変動の62.4%を説明する有意な持続可能性ファイナンス構成概念を特定するために用いられ、グリーン融資の指標における高い内的整合性を示している。 SEM分析はまた、持続可能性統合の構造的経路を確認している。持続可能性ファイナンスは環境影響に対して直接効果（β = .84、p < .001）を持ち、制度的コミットメントを通じて間接的効果（β = .36、p = .021）も有する。モデル適合指標は、構造モデルの妥当性（CFI = .95、RMSEA = .048）を保証している。 総合すると、これらの結果は、グリーンバンキングが企業の社会的責任（CSR）における外部的関与から、より統合的な金融概念へと成長したことを示している。政策的含意は、規制水準、ESGに基づく業績連動報酬、開示要件、およびグリーンボンド市場の成長が、米国の気候志向の金融変革を加速させる上での重要性を指摘している。

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。

The banking sector is at a starting point of developing sustainable development by channeling capital towards environmentally friendly investments. Banks are increasingly turning into agents of low-carbon economic change through green financing instruments, i.e. renewable energy loans, climate-resilient infrastructure financing, sustainable agriculture credit, and green bonds. The paper is an empirical examination of the structural determinants and institutional effect of green banking initiatives on panel-based data that consists of 25 bank-years of data between 2019 and 2023. The multi-method analytical framework was embraced, which incorporated descriptive statistics, multiple regression analysis, Principal Component Analysis (PCA), and Structural Equation Modeling (SEM) in evaluating the intensity of sustainability integration in banking institutions. Regression outcome illustrates that the size of total loan portfolio, bank ownership structure and changes over time are marked predictors of green finance allocation, as the equation accounts for 82% of the variability (R 2 = .82 p, 0.001). The provision of larger banks and those equipped with institutional support is more allocation to green assets, which implies scale effects and the impact of governance on adopting sustainable finance. PCA is used to determine a significant sustainability financing construct that explains 62.4 percent of the total variation meaning that there is a great internal consistency in the indicators of green lending. SEM analysis also confirms the structural routes of integration of sustainability. Another direct effect of sustainability financing on environmental impact ( =.84, p <.001) and indirectly through institutional commitment ( =.36, p =.021). The indices of model fit assure the adequacy (CFI = .95; RMSEA =.048) of the structural model. Together, the results show that green banking has grown to have an exterior involvement in corporate social responsibility (CSR) to a more integral financial concept. The policy implications point to the significance of regulatory levels, ESG-based performance payments, disclosure requirements, and green bond market growth to U.S. climate-oriented financial change acceleration..

• semanticscholar https://doi.org/10.48175/ijarsct-31093first seen 2026-07-02 06:28:37 · last seen 2026-09-04 05:48:29