Intelligent Technology Penetration and the Green Transition of Urban Energy Systems: Evidence from Chinese Cities Using Double/Debiased Machine Learning
インテリジェント技術の浸透と都市エネルギーシステムのグリーン転換：二重/脱バイアス機械学習を用いた中国都市からのエビデンス (AI 翻訳)
张荪理, Jian Yin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、二重/脱バイアス機械学習を用いて、インテリジェント技術の普及が中国都市のエネルギーシステムのグリーン転換に与える影響を実証的に分析。技術浸透が炭素排出削減と再生可能エネルギー普及に寄与することを示唆。
English
This paper empirically analyzes the impact of intelligent technology penetration on the green transition of urban energy systems in Chinese cities using double/debiased machine learning, suggesting contributions to emission reduction and renewable energy adoption.
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
中国の都市を対象としているが、機械学習を用いたエネルギー転換分析手法は日本の自治体や企業の脱炭素計画にも応用可能。日本のSSBJやTCFD開示における地域別エネルギー分析の参考になる。
In the global GX context
While focused on Chinese cities, the ML methodology for analyzing green transition is transferable to global urban energy studies. It contributes to the growing literature on AI-driven sustainability assessment, relevant for ISSB and TCFD-aligned disclosures.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a robust causal inference framework using double/debiased ML for studying technology-driven energy transitions.
🏢実務担当者:Offers insights into how intelligent technologies can support urban energy decarbonization efforts.
🏛政策担当者:Highlights the role of technology diffusion in achieving urban emission reduction targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.eap.2026.07.025first seen 2026-07-20 05:04:18
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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。