← 論文一覧に戻る

炭素排出権取引政策はグリーン貧困削減にどのように影響するか？中国のパイロット準自然実験からの証拠

How Does carbon emissions trading policy affect green poverty reduction? Evidence from China’s pilot quasi-natural experiment (原題)

Yuan Gao, Tao Zhao, Tian Qi, Xiaoping Zhang, Yujie Wei

Applied Economics📚 査読済 / ジャーナル2026-08-26#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1080/00036846.2026.2723557
原典: https://doi.org/10.1080/00036846.2026.2723557

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は中国の炭素排出権取引（ETS）パイロット政策が「グリーン貧困削減」に与える影響を準自然実験で検証する。ETSが環境改善と貧困削減の両立に寄与するか、地域・所得層別の異質性を分析する。政策設計への示唆を提供する。

English

This paper examines the impact of China's carbon emissions trading (ETS) pilot policy on 'green poverty reduction' using a quasi-natural experiment. It analyzes whether ETS contributes to both environmental improvement and poverty alleviation, exploring heterogeneity across regions and income groups. Provides implications for policy design.

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

日本ではカーボンプライシング導入が議論されており、本論文の知見は排出量取引の社会的影響（特に低所得層への波及）を考慮する上で参考になる。日本のGX政策における公正な移行（ジャストトランジション）の議論にも示唆を与える。

In the global GX context

As carbon pricing expands globally, this study offers evidence on the social co-benefits of ETS, relevant to just transition debates. It contributes to understanding how market-based climate policies interact with poverty reduction, informing policy design in both developed and developing countries.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on the social outcomes of carbon pricing, useful for researchers studying the distributional effects of climate policy.

🏢実務担当者:May inform corporate sustainability teams about the broader societal impacts of carbon markets, though direct business application is limited.

🏛政策担当者:Highlights the importance of considering poverty reduction in carbon pricing design, relevant for policymakers implementing ETS or carbon taxes.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。