The role of green financial support and energy intensity in advancing renewable energy transition: evidence from China’s agricultural sector

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

🔬研究者:Provides a novel econometric framework for analyzing renewable energy transition in agriculture, with implications for green finance and energy intensity policies.

🏢実務担当者:Offers evidence that combining green credit expansion with energy efficiency mandates is more effective than either alone for agricultural renewable adoption.

🏛政策担当者:Highlights the need for integrated policies targeting both green finance and energy efficiency to accelerate renewable energy transition in the agricultural sector.

農業の化石燃料集約的投入への長期的依存と資本市場への限定的なアクセスは、再生可能エネルギー移行の文脈において、農業を最も構造的に制約された、しかし最も研究が進んでいないセクターの一つにしている。我々は、マルチモデル時系列フレームワーク内で初めて、グリーン金融支援（GFS）とエネルギー集約度（EI）が中国の農業部門における再生可能エネルギー移行（RET）をどのように共同で形成するかを検証する。この文脈において、メカニズムと政策上の利害は、産業または都市環境におけるものとは実質的に異なる。グリーンファイナンス理論とエネルギー移行に関する多層的視点に基づき、本研究は3つの方向性仮説を検証する：GFSはRETを正に促進する、EIはRETを負に阻害する、そしてGFSは時間の経過とともにEIを低下させる。世界開発指標、OECDデータベース、中国国家統計局から得た2000年から2022年までの年次データを用いて、我々はヨハンセン共和分検定をベクトル自己回帰（VAR）、動的通常最小二乗法（DOLS）、完全修正通常最小二乗法（FMOLS）とともに採用し、短期および長期の両方の動学を捉える。DOLS（β = −0.061、p < 0.001）とFMOLS（β = −0.040、p < 0.001）の両方が、GFSとRETの間の有意な長期的関連を確認する；負の係数は、グリーンファイナンスの悪影響ではなく、民間投資プロキシの構造的限界を反映している。EIは短期および長期の両方の期間にわたって再生可能エネルギーの採用を一貫して阻害する（VAR：β = −19.74、p < 0.01；DOLS：β = −10.52、p < 0.001）。インパルス応答分析はさらに、GFSショックがRETに持続的な正の効果をもたらすことを確認する。対照的に、EIショックは20年間の予測期間全体にわたって再生可能エネルギーの採用を抑制し、RETは20年目までにその分散の62.1%を自己説明する。これらの発見は3つの仮説すべてを支持し、農業エネルギー政策に直接的な示唆をもたらす。具体的には、対象を絞ったグリーンクレジット拡大とエネルギー効率義務の組み合わせが、どちらか一方の手段単独よりも、再生可能エネルギー移行へのより持続可能な経路を提供するということである。

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。

Agriculture’s long-lasting dependence on fossil-fuel-intensive inputs and its limited access to capital markets make it one of the most structurally constrained yet least studied sectors in the context of renewable energy transitions. We examine, for the first time within a multi-model time-series framework, how green financial support (GFS) and energy intensity (EI) jointly shape the renewable energy transition (RET) in China’s agricultural sector. In this context, the mechanisms and policy stakes differ substantially from those in industrial or urban settings. Grounded in Green Finance Theory and the Multi-Level Perspective on energy transitions, the study tests three directional hypotheses: GFS positively drives RET, EI negatively impedes RET, and GFS reduces EI over time. Using annual data from 2000 to 2022 sourced from the World Development Indicators, OECD databases, and China’s National Bureau of Statistics, we employ Johansen cointegration testing alongside vector autoregression (VAR), dynamic ordinary least squares (DOLS), and fully modified ordinary least squares (FMOLS) to capture both short- and long-run dynamics. Both DOLS ( β  = −0.061, p  < 0.001) and FMOLS ( β  = −0.040, p  < 0.001) confirm a significant long-run association between GFS and RET; the negative coefficient reflects structural limitations of the private investment proxy rather than an adverse effect of green finance. EI consistently impedes renewable adoption across short- and long-run horizons (VAR: β  = −19.74, p  < 0.01; DOLS: β  = −10.52, p  < 0.001). Impulse response analysis further confirms that GFS shocks produce lasting positive effects on RET. In contrast, EI shocks suppress renewable adoption across the full 20-year forecast horizon, with RET self-explaining 62.1% of its variance by year 20. These findings support all three hypotheses and carry direct implications for agricultural energy policy, specifically that combining targeted green credit expansion with energy efficiency mandates offers a more durable pathway to renewable transition than either instrument alone.

• semanticscholar https://www.frontiersin.org/journals/sustainable-food-systems/articles/10.3389/fsufs.2026.1784256/pdffirst seen 2026-07-26 06:13:38 · last seen 2026-08-29 05:11:55