Determinants of Green Energy Penetration in N-11 Countries: A Machine Learning Analysis

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

🔬研究者:機械学習を用いた再生可能エネルギー要因分析の手法として参考になる。

🏢実務担当者:新興国市場における再エネ投資戦略の立案に役立つ知見を提供。

🏛政策担当者:FDI規制や制度強化を通じた再エネ促進政策の設計に示唆を与える。

本研究は、2000年から2022年までの期間におけるNext Eleven（N-11）経済圏におけるグリーンエネルギー普及の決定要因を調査し、特に外国直接投資（FDI）、グリーン移行、ガバナンスの質、産業成長、および都市化の役割に焦点を当てている。本研究の主な目的は、投資フロー、構造変革、および制度的能力が、急速に成長する新興経済圏における再生可能エネルギーの採用をどのように共同で形成するかを評価することである。この目標を達成するため、本研究は、横断面依存性、傾きの不均一性、および長期均衡関係を考慮した第二世代パネル計量経済学および機械学習フレームワークを採用している。具体的には、横断面依存性および傾きの均一性テストが実施され、続いてCADFおよびCIPS単位根テスト、ならびにWesterlund共和分アプローチが用いられる。長期効果は、Partialing-Out LASSOおよびCross-Fit機械学習推定量を用いて推定され、非線形および不均一な効果を解釈するためのSHAP分析によって補完される。結果は、グリーン移行、ガバナンスの質、および都市化がグリーンエネルギー普及を有意に促進することを示している。対照的に、FDIおよび産業成長は、炭素集約的な投資および生産構造を反映して、悪影響を及ぼす。これらの発見は、新興経済圏における再生可能エネルギー移行を加速する上で、協調的な投資戦略、制度強化、および都市計画の重要性を強調している。これらの結果は、N-11諸国における長期的な経済成長を支援しながら持続可能なエネルギー開発を達成するための政策関連の洞察を提供する。

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。

This study investigates the determinants of green energy penetration in the Next Eleven (N-11) economies over the period 2000–2022, with a particular focus on the roles of foreign direct investment (FDI), green transition, governance quality, industrial growth, and urbanization. The primary objective of the study is to assess how investment flows, structural transformation, and institutional capacity jointly shape the adoption of renewable energy in fast-growing emerging economies. To achieve this goal, the study employs a second-generation panel econometric and machine-learning framework that accounts for cross-sectional dependence, slope heterogeneity, and long-run equilibrium relationships. Specifically, cross-sectional dependence and slope homogeneity tests are conducted, followed by CADF and CIPS unit root tests and the Westerlund cointegration approach. Long-run effects are then estimated using Partialing-Out LASSO and Cross-Fit machine-learning estimators, complemented by SHAP analysis to interpret nonlinear and heterogeneous effects. The results indicate that green transition, governance quality, and urbanization significantly promote green energy penetration. In contrast, FDI and industrial growth exert adverse effects, reflecting carbon-intensive investment and production structures. The findings highlight the importance of coordinated investment strategies, institutional strengthening, and urban planning in accelerating renewable energy transitions in emerging economies. These results provide policy-relevant insights for achieving sustainable energy development while supporting long-term economic growth in the N-11 countries.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/1996-1073/19/2/541/pdf?version=1768999155first seen 2026-05-15 20:07:00 · last seen 2026-08-14 05:33:27