Factors influencing the low-carbon transition: Evidence from the EU economies
低炭素移行に影響する要因:EU経済からのエビデンス (AI 翻訳)
Li Meng, Олександр Кубатко, Vladyslav Piven, Oleksandra Karintseva, Olga Maslak
🤖 gxceed AI 要約
日本語
EU27か国を対象に、GHG排出量とGDP炭素強度の二側面から脱炭素化の決定要因を分析。再生可能エネルギーの普及が最も重要な推進要因であり、サービス部門の拡大や技術雇用も寄与する一方、腐敗が障壁となることを示した。政策含意としてグリーンファイナンスやイノベーションの重要性を提示。
English
This study analyzes determinants of decarbonization in 27 EU economies from 2013-2021, using both GHG emissions and carbon intensity as dependent variables. Results show renewable energy is a key driver, with a 10-percentage-point increase reducing emissions by 1.52 thousand metric tons and carbon intensity by 0.14 metric tons/thousand USD. Service sector growth and technological employment help, while corruption hinders. Policy implications include green finance and innovation.
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
日本のGX実践において、再生可能エネルギー導入の効果を定量的に示すエビデンスとして参考になる。また、腐敗や制度要因が脱炭素に与える影響は、日本のガバナンス改善やSSBJ開示の質向上にも示唆を与える。
In the global GX context
This paper provides robust empirical evidence on decarbonization drivers in the EU, relevant to global climate policy discussions. It highlights the role of renewable energy and institutional quality, offering insights for ISSB-aligned disclosure and transition finance strategies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a dual-measure empirical framework for analyzing decarbonization determinants, useful for comparative studies.
🏢実務担当者:Highlights the importance of renewable energy adoption and institutional integrity for corporate decarbonization strategies.
🏛政策担当者:Offers evidence-based policy levers such as green finance and anti-corruption measures to accelerate low-carbon transition.
📄 抄録(日本語訳)
経済の脱炭素化は気候変動を効果的に緩和し、持続可能な発展への移行を加速させ、京都議定書およびパリ気候協定に対応するものである。本研究の主な目的は、様々な社会的、経済的、政治的、技術的要因が脱炭素化プロセスに与える影響を推定することである。本研究の科学的新規性は、脱炭素化を二重の視点から調査し、温室効果ガス(GHG)排出量と国内総生産(GDP)の炭素強度の両方の観点から評価している点にある。本研究では、2013年から2021年における27のEU経済を対象に、変量効果一般化最小二乗回帰、固定効果ロバスト性チェック、および動的システムGMMを適用している。結果は以下のことを示している。(i) 再生可能エネルギーは脱炭素化の重要な推進要因である(再生可能エネルギーの割合が10パーセントポイント増加すると、GHG排出量は1.52千トン減少し、GDPの炭素強度は0.14トン/千米ドル減少する)。(ii) より大きなサービス部門とより高い技術雇用も低炭素移行に積極的に貢献する一方、(iii) 汚職は重要な制度的障壁として機能する。(iv) 一人当たりGDPはより低い炭素強度および排出量と関連しており、より先進的な経済は持続可能な変革を実施するのに適した立場にあるという見解を支持する。研究結果は、グリーンファイナンスの発展、仮想経済の成長、イノベーションの実施を含む、より効果的な気候・エネルギー政策を設計するための具体的な政策的示唆を提供する。
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。
📄 Abstract(原文)
Decarbonizing the economy effectively mitigates climate change, accelerates the transition to sustainable development, and corresponds to the Kyoto Protocol and Paris Climate Accords. The key objective of this research is to estimate the influence of different social, economic, political and technological factors on decarbonization processes. The scientific novelty of the study is that it investigates decarbonization from a dual perspective, assessing it both in terms of greenhouse gas (GHG) emissions levels and carbon intensity of gross domestic product (GDP). This research applies random-effects generalized least squares regression, fixed-effects robustness checks and dynamic System GMM for 27 EU economies in 2013–2021. The results indicate that (i) renewable energy is a vital decarbonization driver (a 10-percentage-point increase in the share of renewable energy leads to a decrease in the amount of GHG emissions by 1.52 thousand metric tons and to a decrease in the carbon intensity of GDP by 0.14 metric tons/thousand USD). (ii) A larger service sector and higher technological employment also contribute positively to the low-carbon transition, while (iii) corruption acts as an important institutional barrier. (iv) GDP per capita is associated with lower carbon intensity and emissions, supporting the view that more advanced economies are better positioned to implement sustainable transformation. Research results provide specific policy implications for designing more effective climate and energy policies, including green finance development, virtual economy growth, and innovation implementation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1177/0958305x261475532first seen 2026-08-10 04:50:25
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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。