論文の概要: Role of AI Innovation, Clean Energy and Digital Economy towards Net Zero Emission in the United States: An ARDL Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19933v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 16:32:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:22:17.609630
- Title: Role of AI Innovation, Clean Energy and Digital Economy towards Net Zero Emission in the United States: An ARDL Approach
- Title（参考訳）: 米国におけるAIイノベーション,クリーンエネルギー,デジタル経済の役割 : ARDLアプローチ
- Authors: Adita Sultana, Abdullah Al Abrar Chowdhury, Azizul Hakim Rafi, Abdulla All Noman,
- Abstract要約: 本稿は,1990年から2022年までの米国における,AIイノベーション,GDP成長,再生可能エネルギー利用,デジタル経済,産業化がCO2排出量に与える影響について検討する。
その結果、AIの革新、再生可能エネルギー利用、デジタル経済はCO2排出量を削減し、GDPの拡大と工業化は生態系の被害を増大させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The current paper investigates the influences of AI innovation, GDP growth, renewable energy utilization, the digital economy, and industrialization on CO2 emissions in the USA from 1990 to 2022, incorporating the ARDL methodology. The outcomes observe that AI innovation, renewable energy usage, and the digital economy reduce CO2 emissions, while GDP expansion and industrialization intensify ecosystem damage. Unit root tests (ADF, PP, and DF-GLS) reveal heterogeneous integration levels amongst components, ensuring robustness in the ARDL analysis. Complementary methods (FMOLS, DOLS, and CCR) validate the results, enhancing their reliability. Pairwise Granger causality assessments identify strong unidirectional connections within CO2 emissions and AI innovation, as well as the digital economy, underscoring their significant roles in ecological sustainability. This research highlights the requirement for strategic actions to nurture equitable growth, including advancements in AI technology, green energy adoption, and environmentally conscious industrial development, to improve environmental quality in the United States.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,1990年から2022年までの米国における,AIイノベーション,GDP成長,再生可能エネルギー利用,デジタル経済,産業化がCO2排出量に与える影響を,ARDL方法論を取り入れて検討している。
その結果、AIの革新、再生可能エネルギー利用、デジタル経済はCO2排出量を削減し、GDPの拡大と工業化は生態系の被害を増大させる。
ユニット根テスト (ADF, PP, DF-GLS) では,ARDL解析の堅牢性を確保した。
補足法 (FMOLS, DOLS, CCR) により, 信頼性が向上した。
Pairwise Granger causality Assessmentsは、CO2排出量とAIイノベーション、およびデジタル経済における強力な一方向接続を識別し、生態的持続可能性における彼らの重要な役割を浮き彫りにする。
この研究は、米国の環境品質を改善するために、AI技術の進歩、温室効果ガスの導入、環境に配慮した産業開発など、平等な成長を育むための戦略的行動の必要性を強調している。
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