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Sustainable Development: Perspectives From Artificial Intelligence, Green Bonds, Green Economy, and Energy Innovation

持続可能な開発：人工知能、グリーンボンド、グリーン経済、エネルギー革新からの展望 (AI 翻訳)

Sunil Tiwari, Kamel Si Mohammed, Daniel Balsalobre‐Lorente

Sustainable Developmentプレプリント2025-12-28#green_financeOrigin: Global
DOI: 10.1002/sd.70603
原典: https://doi.org/10.1002/sd.70603

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、AI、グリーン経済、クリーンエネルギー革新、グリーンファイナンスの持続可能な開発における相乗効果を、R2分解連結性とポートフォリオ分析を用いて検証。2018年2月から2023年9月の日次データを分析し、変数間の総連結指数が平均55%であることや、COVID-19パンデミックやロシア・ウクライナ紛争時にピークを迎えることを発見。投資ポートフォリオは高いヘッジ効果を示し、グリーンボンドやフィンテック、エネルギー転換への政策的含意を提示する。

English

This study examines the synergistic roles of AI, green economy, clean energy innovation, and green finance in achieving sustainable development using R2 decomposed connectedness and portfolio analysis. Analyzing daily data from Feb 2018 to Sep 2023, it finds an average total connectedness index of 55%, with peaks during COVID-19 and the Russia-Ukraine conflict. Portfolios with eco-friendly assets show strong hedging effectiveness, and policy implications for green bonds, fintech, and energy transition are recommended.

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

本研究はグリーンボンドやAIを活用した持続可能な開発の可能性を示しており、日本のグリーンファイナンス拡大やエネルギー転換政策に示唆を与える。ただし、日本独自のデータは含まれていない。

In the global GX context

This paper provides empirical evidence on the interconnectedness of AI, green bonds, clean energy, and green economy, offering insights for portfolio diversification and policy-making in the context of global sustainable development.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can use this methodology to analyze spillover effects in other sustainable asset classes.

🏢実務担当者:Portfolio managers can consider the hedging benefits of combining AI, green bonds, and clean energy assets.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the findings to promote integrated strategies for green finance and energy transition.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 世界的な不確実性と課題の時代において、持続可能な開発を達成するためには、環境・経済・技術戦略の間の統合を確立することが重要である。この点に関し、本研究は、持続可能な開発の達成における人工知能（AI）、グリーン経済、クリーンエネルギー革新、およびグリーンファイナンスの相乗的役割を調査する。従来の方法論とは対照的に、本研究は新規のアプローチ、すなわちR2分解連結性およびポートフォリオ分析を採用し、2018年2月27日から2023年9月9日までの日次データを用いる。これらのアプローチは、ある変数へのショックのうち、他の変数へのショックによって説明される割合を測定し、それによりリスクとショックの正味の送信者と受信者を特定する。分析結果は、これらの変数間の平均総連結性指数が55%であることを明らかにし、COVID-19パンデミックやロシア・ウクライナ紛争などの不安定性が高まった期間に有意なピークが観察された。この連結性の分解は、29%が同時点の相互作用に由来し、26%が遅延効果に帰属可能であることを示す。環境に優しい資産、AI関連証券、およびクリーンエネルギートークンを組み込んだ投資ポートフォリオは、特に不安定な市場状況下において、強いヘッジ効果を示す。これは、AI、グリーン経済原則、クリーンエネルギー革新、およびグリーンファイナンスが、集合的に持続可能な開発を促進し、環境排出と気候影響を緩和する能力を強調するものである。本研究は、グリーンボンド、金融テクノロジー（Fintech）、およびさまざまなレベルでのエネルギー転換に焦点を当てた政策的および実務的含意を推奨する。

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）

ABSTRACT In an era of global uncertainty and challenges, it is important to establish integration between environmental, economic, and technological strategies to achieve sustainable development. In this regard, this study investigates the synergistic roles of artificial intelligence (AI), green economy, clean energy innovation, and green finance in achieving sustainable development. In contrast to conventional methodologies, the present research employs a novel approach: R2 decomposed connectedness and portfolio analysis, using daily data from February 27, 2018, to September 9, 2023. These approaches measure how much of a shock to one variable is explained by shocks to others, thereby identifying the net transmitters and receivers of risks and shocks. The findings reveal an average total connectedness index of 55% among these variables, with significant peaks observed during periods of heightened instability, such as the COVID‐19 pandemic and the Russia‐Ukraine conflict. A decomposition of this connectedness shows that 29% stems from contemporaneous interactions, while 26% is attributable to lagged effects. Investment portfolios incorporating eco‐friendly assets, AI‐focused securities, and clean energy tokens exhibit strong hedging effectiveness, particularly during volatile market conditions. This underscores the capacity of AI, green economic principles, clean energy innovation, and green finance to collectively facilitate sustainable development and mitigate environmental emissions and climate impacts. The study recommends policy and practical implications focusing on green bonds, financial technology (Fintech), and energy transition across various levels.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。