本稿は、モデルの解釈可能性を高めるため、ARDL境界検定とSHAP（SHapley Additive ExPlanations）を伴うランダムフォレスト機械学習を組み合わせたハイブリッド手法を用いて、1990～2025年におけるサウジアラビアの再生可能エネルギー消費のマクロ経済的決定要因を検討する。世界開発指標の年次データを用い、ハイテク製品輸出、貿易開放度、海外直接投資、インフレ、およびGDPが再生可能エネルギー消費に及ぼす影響を分析する。結果は、再生可能エネルギー消費が経路に強く依存しており、過去の導入が現在の消費に重要な役割を果たすことを示している（β = 0.776、p < 0.01）。貿易開放度も、炭化水素依存型経済に典型的な炭素ロックイン仮説と整合する負の同時点効果を示す（= 0.0013、p 0.05）。技術革新の代理変数であるハイテク製品輸出は有意な推進要因とは認められず、サウジアラビアにおけるイノベーション主導型エネルギー転換がなお成熟途上にあることを示唆する。ランダムフォレストモデルは持続効果の重要性を確認し、分散の約73％を説明する。異なる期間の分析から、2016年以降（「ビジョン2030」としても知られる）、分析対象データの構造に有意な変化が生じ、研究の統計モデルが大幅に強化され、その説明力が最大83％に達したことが示される。SHAP分析により、各変数の影響を測定し、得られた結果を理解できる。得られた知見は、持続可能な開発目標7（安価でクリーンなエネルギーの発展に重点を置く）、持続可能な開発目標9（産業、イノベーション、インフラに重点を置く）、および持続可能な開発目標13（気候変動対策に重点を置く）に関係する。再生可能エネルギーへの移行を加速するため、サウジアラビアが重点的なイノベーション戦略を採用し、貿易統合を慎重に管理するとともに、制度的枠組みに関与することを提案する。ただし、この提言は示唆的なものであり、確定的なものではない点に留意する必要がある。
https://doi.org/10.20944/preprints202609.0166.v1