gxceed
← 論文一覧に戻る

Which subsidy strategy is more effective for incentivizing low-carbon housing?—An analysis based on a network game theory perspective

低炭素住宅を促進するための補助金戦略—ネットワークゲーム理論の観点からの分析 (AI 翻訳)

Qingzhen Yao, Yue Lan

Environment Development and Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-06-12#省エネOrigin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1007/s10668-026-07803-6
原典: https://doi.org/10.1007/s10668-026-07803-6

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究はネットワークゲーム理論を用いて、低炭素住宅の普及を促す補助金戦略の効果を分析する。異なる補助金の仕組みが住宅市場の参加者行動に与える影響を比較し、最も効果的な政策設計を提案する。

English

This study uses network game theory to analyze the effectiveness of subsidy strategies for promoting low-carbon housing. It compares how different subsidy mechanisms affect market participant behavior and proposes optimal 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ZEH(ネット・ゼロ・エネルギー・ハウス)補助金や省エネ基準の強化が進んでおり、本分析は政策設計の最適化に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, subsidies are a key tool for decarbonizing the building sector. This paper's game-theoretic approach can inform evidence-based policy design for low-carbon housing incentives.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Network game theory application to environmental policy evaluation.

🏢実務担当者:Insights on which subsidy structures drive market adoption.

🏛政策担当者:Comparative effectiveness of subsidy strategies for housing decarbonization.

🔗 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。