ECONOMIC FOUNDATIONS OF DECARBONIZATION: INTERNALIZATION OF ENVIRONMENTAL EXTERNALITIES AND IDENTIFICATION OF COLLABORATIVE DECARBONIZATION HUBS

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

🔬研究者:This paper provides a conceptual framework integrating environmental economics and machine learning for decarbonization pathway analysis, offering a testable hypothesis for future empirical work.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the taxonomy to benchmark national decarbonization profiles and identify strategic collaboration opportunities for supply chain or investment.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the proposed clustering to inform international climate finance allocation, technology transfer, and policy coordination among countries.

導入。本研究は、環境外部性、マクロ金融ダイナミクス、地政学リスク、国別の異質性を統合した、多次元的な構造変革プロセスとしての脱炭素化を分析するための、ハイブリッドな経済・機械学習フレームワークを開発するという概念を考察する。提案されるアプローチは、環境経済学の理論に基づいており、データ駆動型クラスタリング手法を通じてそれを拡張し、構造的に類似した脱炭素化経路と、環境外部性を内部化するための協力的移行ハブを特定する。 目的。本研究の目的は、脱炭素化分析のための単一の概念モデルに、グリーン経済に関連する理論的・方法論的方向性を統合することを考察することである。そのため、著者は、環境外部性の理論、マクロ経済効率の原理、持続可能な金融とESG投資の概念、地政学・気候リスクの分析、クラスタリングと機械学習の現代的手法とメカニズムを、提案するアプローチの概念の基盤として、脱炭素化の共通管理のために組み合わせることを提案する。 材料と方法。方法論的枠組みは、提案された4つの相互接続された分析ステップから構成される。第一に、本研究はピグー的外部性理論に基づく経済的基盤を確立し、そこでは脱炭素化は限界私的費用と社会的費用の乖離に対処する市場是正メカニズムとして解釈される。第二のステップでは、排出原単位、再生可能エネルギー統合、ESGパフォーマンス、金融システムの発展、制度の質、地政学リスク曝露に関連する主要指標を組み込んだ、構造化された国別クロスセクションデータセットの構築を提案する。第三に、低炭素移行のための多次元的な国家能力を捉えるために、潜在的な脱炭素化ポテンシャル関数を特定することが提案された。第四に、自己組織化マップ（SOM）を含む教師なし機械学習手法を適用して、各国を同質的な脱炭素化システムに分類することが提案された。 結果。このフレームワークの実証的論理は、脱炭素化が線形的な排出削減プロセスではなく、金融構造、制度的能力、技術開発、地政学的制約の間の相互作用によって形成されるシステム的変革であることを示唆している。クラスタリング結果は、高効率脱炭素化経済、移行経済、化石燃料依存経済を含む、異なる移行プロファイルを特徴とする国の分類を提供するであろう。これらのクラスターは、政策調整、気候金融の効率性、各国の技術普及を強化する協力的脱炭素化ハブを特定するための分析基盤として機能するであろう。本研究は、経済的外部性理論と機械学習に基づく国家の脱炭素化経路の分類を統合し、証拠に基づく気候ガバナンスと持続可能な経済変革のための統一された分析フレームワークを提供することにより、文献に貢献する。 考察。今後の研究は、提案されたモデルの定量的検証、動的予測と人工知能ベースのアプローチの適用、ならびに金融・技術・地政学的要因を考慮した長期的な脱炭素化軌道のシナリオ分析を目指すべきである。

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。

Introduction. This study considers concept of developing a hybrid economic–machine learning framework to analyze decarbonization as a multidimensional structural trans-formation process integrating environmental externalities, macro-financial dynamics, geopolitical risks and cross-country heterogeneity. The proposed approach is grounded in environmental economics theory extending it through da-ta-driven clustering techniques to identify structurally similar decarbonization pathways and collaborative transition hubs to internalize environmental externalities. Purpose. The purpose of the study is to consider the integration of green economy relevant theoretical and methodological directions into a single conceptual model for the analysis of decarbonization. Therefore, the author proposes to combine the theory of environmental externalities, principles of macroeconomic efficiency, concepts of sustainable financing and ESG investing, analysis of geopolitical and climate risks, modern methods and mechanisms of clustering and machine learning for common management of decarbonization as the basis of the proposed concept of the approach. Materials and methods. The methodological framework consists of proposed four interconnected analytical steps. Firstly, the study establishes an economic foundation based on Pigouvian externality theory, where decarbonization is interpreted as a market correction mechanism addressing the divergence between marginal private and social costs. Second step proposes the construction of a structured cross-country dataset, incorporating key indicators related to emissions intensity, renewable energy integration, ESG performance, financial system development, institutional quality and geopolitical risk exposure. Third, a latent decarbonization potential function was proposed to be specified to capture multidimensional national capabilities for low-carbon transition. Fourth, unsupervised machine learning methods, including self-organizing maps (SOM) was proposed to be applied to classify countries into homogeneous decarbonization system. Results. The empirical logic of the framework suggests that decarbonization is not a linear emissions-reduction process but a systemic transformation shaped by interactions between financial structures, institutional capacity, technological development and geopolitical constraints. The clustering results will provide a taxonomy of countries characterized by distinct transition profiles, including high-efficiency decarbonization economies, transition economies, and fossil-dependent economies. These clusters will be served as analytical foundations for identifying collaborative decarbonization hubs that enhance policy coordination, climate fi-nance efficiency and technology diffusion of countries. The study contributes to the literature by integrating economic externality theory with machine learning–based classification of national decarbonization path-ways, offering a unified analytical framework for evidence-based climate governance and sustainable economic transformation. Discussion. Further research should be aimed at quantitative testing of the proposed model, the application of dynamic forecasting and artificial intelligence-based approaches, as well as scenario analysis of long-term decarbonization trajectories taking into account financial, technological and geopolitical factors.

• semanticscholar https://humanitarian.com.ua/index.php/economics/article/download/2298/2485first seen 2026-07-13 07:30:12 · last seen 2026-08-08 05:39:06