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Study of the co-evolution of heterogeneous policy combinations with AI-driven carbon emission monitoring and dynamic carbon trading mechanisms

AI駆動の炭素排出モニタリングと動的炭素取引メカニズムを伴う異質な政策組み合わせの共進化に関する研究 (AI 翻訳)

Y J Li, Guo‐Fu Li, Sarah Cooper, Hongqi Wang, Anfeng Xu

Technological Forecasting and Social Change📚 査読済 / ジャーナル2026-05-20#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1016/j.techfore.2026.124736
原典: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2026.124736

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AIを活用した炭素排出モニタリングと動的炭素取引メカニズムの共進化を分析。異質な政策組み合わせがシステム全体の効率性と排出削減効果に与える影響を理論的・実証的に検討し、AI活用が炭素市場のダイナミクスを改善する可能性を示唆。

English

This study analyzes the co-evolution of AI-driven carbon emission monitoring and dynamic carbon trading mechanisms, examining how heterogeneous policy combinations affect system efficiency and emission reduction outcomes. It suggests AI integration can improve carbon market dynamics.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

中国の研究だが、日本のGX政策（排出量取引制度の本格化やAI活用の推進）に示唆を与える。日本の炭素市場設計やモニタリング技術の効率化に貢献可能。

In the global GX context

This paper offers insights for global carbon pricing design, particularly the integration of AI in monitoring and dynamic trading. Relevant for countries like the EU, US, and Japan exploring technology-enabled carbon markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Explore how AI can enhance dynamic carbon trading and policy co-evolution.

🏢実務担当者:Consider AI-driven monitoring to improve carbon credit verification and market liquidity.

🏛政策担当者:Assess the potential of AI in designing adaptive carbon pricing mechanisms.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。