入れ子型学習とサブシステム調整による社会技術的移行の統治：中国の原子力発電開発の事例研究

Governing socio-technical transitions through nested learning and subsystem alignment: The case study of China's nuclear energy development (原題)

Aitong Li, Gang Zhao

Energy Research & Social Science📚 査読済 / ジャーナル2026-08-29#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: power

DOI: 10.1016/j.erss.2026.104934

原典: https://doi.org/10.1016/j.erss.2026.104934

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、中国の原子力発電開発を事例に、社会技術的移行の統治における入れ子型学習とサブシステム調整の役割を分析する。政策学習と制度調整がどのように移行を促進するかを考察し、エネルギー転換の政策設計に示唆を与える。

English

This paper analyzes the role of nested learning and subsystem alignment in governing socio-technical transitions, using China's nuclear energy development as a case study. It examines how policy learning and institutional coordination facilitate transitions, offering insights for energy transition 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

日本のGX政策（特にエネルギー基本計画や原子力の位置づけ）と比較する上で参考になる。中国の政策学習プロセスは、日本のエネルギー転換戦略の検討に示唆を与える。

In the global GX context

Contributes to global scholarship on energy transition governance, particularly the role of policy learning and institutional alignment in large-scale infrastructure transitions. Relevant for countries balancing nuclear and renewables in decarbonization strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a framework for analyzing policy learning in energy transitions, applicable to comparative studies.

🏛政策担当者:Offers insights into how nested learning and subsystem alignment can support long-term energy transition planning.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.erss.2026.104934first seen 2026-09-01 05:16:07

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