Sustainable Energy Efficient Human-Centered Digital Solutions for ESG Megacities Development

This study demonstrates algorithms that assist municipal administrations to make the best environmental decisions. The algorithms developed by large alpha-class municipal governments with assistance of department of environmental agency data analyst. Mathematical and econometric modeling techniques as well as optimum solution theories adhered to develop a model, and the criteria is functionality, which reflects a balance between maximum profit, comfort in living circumstances, the environment, and the need to avoid a market failure scenario. The ensuing results allow for the most optimal administrative decisions, such as the rate of environmental taxes. The empirical findings show that higher environmental, social and governance performance and digital finance has improved the corporate financing efficiency, as well as the influence of ESG performance on energy efficiency, all at a 1% significance level.

Это исследование демонстрирует алгоритмы, которые помогают муниципальным администрациям принимать наилучшие экологические решения. Алгоритмы, разработанные крупными муниципальными органами власти альфа-класса при содействии аналитика данных департамента агентства по охране окружающей среды. При разработке модели использовались методы математического и эконометрического моделирования, а также теории оптимального решения, и критерием является функциональность, которая отражает баланс между максимальной прибылью, комфортом в условиях жизни, окружающей средой и необходимостью избежать сценария краха рынка. Полученные результаты позволяют принимать наиболее оптимальные административные решения, такие как ставка экологических налогов. Эмпирические результаты показывают, что более высокие экологические, социальные показатели и показатели управления, а также цифровые финансы повысили эффективность корпоративного финансирования, а также влияние показателей ESG на энергоэффективность, и все это на уровне значимости 1%.