Beyond Linear Panels: A Machine-Learning-Augmented Quantile Approach to Green Innovation and the Renewable Energy Transition in OECD Countries

日本語

本論文は、機械学習を拡張した分位回帰を用いて、OECD諸国におけるグリーンイノベーションと再生可能エネルギー移行の関係を分析する。線形パネルモデルの限界を超え、異なる分位点での不均一な効果を捉えることで、政策含意をより精緻に導出する。再生可能エネルギー導入の促進要因としてのグリーンイノベーションの役割を実証的に示す。

English

This paper employs a machine-learning-augmented quantile regression to analyze the relationship between green innovation and renewable energy transition in OECD countries. By moving beyond linear panel models, it captures heterogeneous effects across quantiles, offering nuanced policy implications. It empirically demonstrates the role of green innovation in driving renewable energy adoption.

日本のGX文脈において

日本のGX政策（GX推進戦略、再生可能エネルギー導入目標）において、グリーンイノベーションの効果を定量的に評価する手法として参考になる。特に、技術革新が再生可能エネルギー普及に与える影響を分位点別に分析することで、政策の対象や優先順位の設定に示唆を与える。

In the global GX context

This study contributes to global GX scholarship by integrating machine learning with quantile regression to assess green innovation's impact on renewable energy transition. It offers a methodological advancement over traditional linear models, relevant for countries designing innovation-driven climate policies.