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Is supply chain digitization a supportive instrument for green energy resilience? A heterogeneity factors analysis for OECD economies under environmental sustainability
Energy Conversion and Management ( IF 9.9 ) Pub Date : 2024-12-12 , DOI: 10.1016/j.enconman.2024.119384 Daniel Balsalobre-Lorente, Ladislav Pilař, Syed Ale Raza Shah, Magdalena Radulescu
Energy Conversion and Management ( IF 9.9 ) Pub Date : 2024-12-12 , DOI: 10.1016/j.enconman.2024.119384 Daniel Balsalobre-Lorente, Ladislav Pilař, Syed Ale Raza Shah, Magdalena Radulescu
Since the Industrial Revolution, the globe has witnessed several challenges, and environmental degradation (ED) has become prominent. Thus, to deal with such environmental issues, the world has introduced several initiatives, including the Kyoto Protocol, the Paris Agreement, and the Sustainable Development Goals (SDGs). In such environmental conditions, energy resilience (ER) is performing well in boosting the energy supply, energy transition, and sustainable growth. Conversely, it also needs help with the optimum utilization of green energy in human and economic activities. Therefore, this study focuses on the green role of supply chain digitization via Artificial Intelligence (AI) in energy transition that may bring a new perspective to energy-environment research. As a result, the present study covers income, urbanization, artificial Intelligence, energy transition, financial development, and green innovations as environmental factors in 32 OECD economies covering the period of 2005–2022. The Quantile Generalized Method of Moment (Q-GMM) estimator is utilized to investigate the study’s objectives. Investigated results describe the significant contribution of income, urbanization, green technology, and financial development to ED. In contrast, energy transition and AI support the sustainability theme. Besides, most nations have faced numerous problems regarding ER and have tried to solve this issue by helping other sectors. This study introduces the mediating role of energy transition via green technology, AI, and heterogeneous financial sector measures and obtains exciting connections. Under this theme, green technology, AI, and financial loans to the private sector describe a significant decline in emissions via energy transition. Conversely, the mediating role of bank loans and financial depth on energy transition shows a negative but insignificant impact on sustainability. Moreover, the mediating role for financial efficiency and stability describes the positive but insignificant effect on emissions levels. However, under the comparative analysis, the financial sector shows a positive and significant connection with emissions by loans to the private sector and financial depth. Few policy implications are suggested for environmental and ER challenges.
中文翻译:
供应链数字化是绿色能源韧性的支持工具吗?环境可持续性下经合组织经济体的异质性因素分析
自工业革命以来,全球见证了多项挑战,环境退化 (ED) 变得突出。因此,为了应对此类环境问题,世界已经出台了多项举措,包括《京都议定书》、《巴黎协定》和可持续发展目标 (SDG)。在这样的环境条件下,能源弹性 (ER) 在促进能源供应、能源转型和可持续增长方面表现良好。相反,它也需要帮助在人类和经济活动中优化利用绿色能源。因此,本研究侧重于通过人工智能 (AI) 实现供应链数字化在能源转型中的绿色作用,这可能会为能源环境研究带来新的视角。因此,本研究涵盖了 2005 年至 2022 年期间 32 个经合组织经济体的收入、城市化、人工智能、能源转型、金融发展和绿色创新作为环境因素。分位数广义矩量法 (Q-GMM) 估计器用于调查研究的目标。调查结果描述了收入、城市化、绿色技术和金融发展对 ED 的重大贡献。相比之下,能源转型和 AI 支持可持续发展主题。此外,大多数国家都面临着许多关于 ER 的问题,并试图通过帮助其他部门来解决这个问题。本研究通过绿色技术、人工智能和异构金融部门措施介绍了能源转型的中介作用,并获得了令人兴奋的联系。在这个主题下,绿色技术、人工智能和对私营部门的金融贷款描述了能源转型导致排放量的显著下降。 相反,银行贷款和财务深度对能源转型的中介作用显示出对可持续性的负面影响,但影响微不足道。此外,金融效率和稳定性的中介作用描述了对排放水平的积极但微不足道的影响。然而,在比较分析中,金融部门与私营部门贷款的排放和金融深度之间存在积极而显著的联系。对于环境和 ER 挑战,几乎没有提出政策影响。
更新日期:2024-12-12
中文翻译:
供应链数字化是绿色能源韧性的支持工具吗?环境可持续性下经合组织经济体的异质性因素分析
自工业革命以来,全球见证了多项挑战,环境退化 (ED) 变得突出。因此,为了应对此类环境问题,世界已经出台了多项举措,包括《京都议定书》、《巴黎协定》和可持续发展目标 (SDG)。在这样的环境条件下,能源弹性 (ER) 在促进能源供应、能源转型和可持续增长方面表现良好。相反,它也需要帮助在人类和经济活动中优化利用绿色能源。因此,本研究侧重于通过人工智能 (AI) 实现供应链数字化在能源转型中的绿色作用,这可能会为能源环境研究带来新的视角。因此,本研究涵盖了 2005 年至 2022 年期间 32 个经合组织经济体的收入、城市化、人工智能、能源转型、金融发展和绿色创新作为环境因素。分位数广义矩量法 (Q-GMM) 估计器用于调查研究的目标。调查结果描述了收入、城市化、绿色技术和金融发展对 ED 的重大贡献。相比之下,能源转型和 AI 支持可持续发展主题。此外,大多数国家都面临着许多关于 ER 的问题,并试图通过帮助其他部门来解决这个问题。本研究通过绿色技术、人工智能和异构金融部门措施介绍了能源转型的中介作用,并获得了令人兴奋的联系。在这个主题下,绿色技术、人工智能和对私营部门的金融贷款描述了能源转型导致排放量的显著下降。 相反,银行贷款和财务深度对能源转型的中介作用显示出对可持续性的负面影响,但影响微不足道。此外,金融效率和稳定性的中介作用描述了对排放水平的积极但微不足道的影响。然而,在比较分析中,金融部门与私营部门贷款的排放和金融深度之间存在积极而显著的联系。对于环境和 ER 挑战,几乎没有提出政策影响。