The impact of new energy demonstration city policy on energy transition under multi-stakeholder collaboration: Evidence from double machine learning
マルチステークホルダー協力下における新エネルギー実証都市政策がエネルギー転換に与える影響：ダブルマシンラーニングによる証拠 (AI 翻訳)
Shuai Wang, Yanjun Chang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、中国の新エネルギー実証都市政策がエネルギー転換に与える影響を、ダブルマシンラーニングを用いて分析した。マルチステークホルダーの協力が政策効果を高めることを示唆している。
English
This study uses double machine learning to analyze the impact of China's new energy demonstration city policy on energy transition, finding that multi-stakeholder collaboration enhances policy effectiveness.
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
中国の新エネルギー都市政策に関する実証研究であり、日本のGX政策（例：脱炭素先行地域）と比較する上で参考になるが、直接的な示唆は限定的。
In the global GX context
This paper provides empirical evidence on the effectiveness of China's new energy demonstration city policy, offering insights for global energy transition policies and the role of stakeholder collaboration.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers interested in policy evaluation methods (double machine learning) for energy transition may find the methodology valuable.
🏢実務担当者:Practitioners involved in urban energy planning or stakeholder collaboration could draw lessons on policy design.
🏛政策担当者:Policymakers designing city-level energy transition policies may compare with China's approach.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148589first seen 2026-06-02 05:00:02 · last seen 2026-06-03 05:06:10
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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。