Measurement of Urban Green Development Efficiency and Improvement Pathways in the Yellow River Basin Under the Dual-Carbon Goals: Postprint
Caixia Shi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、EBM-GMLモデルを用いて2005年から2020年までの黄河流域58都市の緑色発展効率を測定し、HPフィルター分析と時空間相互作用法により改善経路を探る。二酸化炭素排出削減目標（双炭目標）の達成に向けた都市レベルの政策立案に示唆を与える。
English
This study measures green development efficiency of 58 cities in the Yellow River Basin from 2005 to 2020 using the EBM-GML model, and explores improvement pathways via HP filter and spatiotemporal interaction methods. It provides insights for urban-level policy making towards carbon peak and neutrality goals.
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
中国の地域研究であるが、日本の自治体や企業が排出削減目標を達成するための効率性評価手法として参考になる。特に、EBM-GMLモデルは環境効率測定の先進的な手法であり、日本の地域脱炭素政策に応用可能。
In the global GX context
This paper contributes to global discourse on measuring green development efficiency at the urban scale, offering a methodological framework (EBM-GML) that can be applied in other regions. It aligns with international efforts to track progress towards carbon neutrality and provides empirical evidence from a major river basin.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a robust methodology for measuring green development efficiency and identifying improvement pathways, applicable to other regions.
🏢実務担当者:Offers a framework for cities to assess their green development performance and prioritize actions for carbon reduction.
🏛政策担当者:Highlights the importance of efficiency measurement in guiding regional policies towards dual-carbon goals.
📄 Abstract（原文）
Evaluating urban green development efficiency and its optimization pathways constitutes a critical link in advancing high-quality development of the Yellow River Basin and represents an important strategy for implementing the strategic goals of "carbon peak, carbon neutrality." Using the EBM-GML model, this study measures the green development efficiency of 58 cities in the Yellow River Basin from 2005 to 2020, sequentially employs HP filter analysis and spatiotemporal interaction methods to ...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202404.00008first seen 2026-08-02 14:06:28
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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。