Drivers of heterogeneous artificial intelligence in corporate energy transition
企業のエネルギー転換における異種人工知能の推進要因 (AI 翻訳)
Wei Shan, Renbo Shi, Changfeng Cheng, Tailai Xu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、生産志向AIと研究開発志向AIの2種類のAIが企業のエネルギー転換に与える影響を、2010～2023年の中国A株上場企業4,416社のパネルデータを用いて分析。生産志向AIはエネルギー効率向上を通じて、研究開発志向AIは技術革新と効率向上を通じてクリーンエネルギー消費を促進することを実証した。
English
This study examines how production-oriented AI and R&D-oriented AI differentially impact corporate energy transition using panel data of 4,416 Chinese listed firms from 2010 to 2023. Production-oriented AI enhances energy transition via improved energy efficiency, while R&D-oriented AI promotes it through both energy technology innovation and efficiency gains.
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
中国企業のAI活用によるエネルギー転換の実証分析は、日本のGX推進策（特に省エネ・技術革新）への示唆を含む。ただし、中国固有の政策環境が反映されており、日本への直接適用には注意が必要。
In the global GX context
This empirical evidence on AI-driven energy transition in Chinese firms offers valuable insights for global policymakers and firms seeking to leverage AI for decarbonization. The distinction between production-oriented and R&D-oriented AI provides a framework applicable to other contexts, though institutional differences should be considered.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel taxonomy of AI types and their distinct mechanisms in corporate energy transition, useful for further empirical studies.
🏢実務担当者:Highlights how different AI investments (production vs. R&D) can drive energy efficiency and clean energy adoption, guiding corporate strategy.
🏛政策担当者:Offers evidence that AI can accelerate energy transition, suggesting policies that encourage both operational and innovation-oriented AI adoption.
📄 抄録（日本語訳）
世界的な企業が持続可能な開発目標を追求する中で、企業のエネルギー転換（ET）は重要な焦点として浮上している。人工知能（AI）は、その統合能力を通じてこのプロセスにおいて極めて重要な役割を果たしている。本研究は、生産志向型AIと研究開発志向型AIを区別する新規の分類法を導入し、2010年から2023年までの中国のA株上場企業4,416社のパネルデータを用いて、それらがETに及ぼす異なる影響を検証する。分析結果は、両タイプのAIが、それぞれ異なるメカニズムを通じてクリーンエネルギー消費への移行を促進することを明らかにしている：生産志向型AIはエネルギー効率の向上を通じてETを強化し、一方、研究開発志向型AIはエネルギー技術革新の推進とエネルギー効率の向上を通じてETを促進する。不均一性分析はさらに、AI主導のETが、環境への関心が高い企業、競争がより激しい産業、および非資源ベース都市に所在する企業においてより顕著であることを示している。本研究は、AIをETプロセスに統合しようとする企業への戦略的指針を提供し、ETイニシアチブを加速し持続可能な開発目標を推進することを目指す政策立案者への理論的基盤を提供する。
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）
As global companies pursue sustainable development goals, corporate energy transition (ET) has emerged as a critical focus. Artificial intelligence (AI) plays a pivotal role in this process through its integration capabilities. This study introduces a novel taxonomy distinguishing between production-oriented AI and R&D-oriented AI, and examines their differential impacts on ET using panel data from 4416 A-share listed Chinese firms from 2010 to 2023. The findings reveal that both types of AI facilitate the shift toward clean energy consumption, albeit via distinct mechanisms: production-oriented AI enhances ET by improving energy efficiency, while R&D-oriented AI promotes ET by driving energy technology innovation and improving energy efficiency. Heterogeneity analysis further demonstrates that AI-driven ET is more pronounced among firms with higher environmental attention, more competitive industries, and firms located in non-resource-based cities. This study provides strategic guidance for firms seeking to integrate AI into their ET processes and offers a theoretical foundation for policymakers aiming to accelerate ET initiatives and advance sustainable development goals.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.techfore.2026.124819first seen 2026-07-24 05:56:48
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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。