Evolution of the Spatial Network Structure of Indirect Carbon Emissions from Chinese Household Consumption: A Postprint Based on Social Network Analysis
Fu Wei, Gong Haixiu, Chen Jiancheng
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は中国の家計消費に伴う間接的二酸化炭素排出量を算出し、社会ネットワーク分析を用いてその空間的相関ネットワークの構造的特徴を探る。2013年以降のデータに基づき、地域間の排出のつながりとクラスター構造を明らかにする。
English
This study calculates indirect carbon emissions from household consumption in China and applies social network analysis to examine the spatial correlation network structure, identifying clustering patterns and interregional linkages from 2013 onwards.
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
中国の家計消費に伴う間接排出の空間構造を捉えた分析は、日本企業のScope 3算定における消費行動の影響評価や、地域別の排出特性を理解する上で参考になる。
In the global GX context
This paper contributes to consumption-based carbon accounting literature and demonstrates spatial network analysis, offering insights for climate policy design and multi-regional input-output analysis in the global context.
👥 読者別の含意
🔬研究者:社会ネットワーク分析を家計消費排出に適用した手法は、消費ベース排出研究の参考になる。
🏢実務担当者:サプライチェーン排出の地域特性を把握し、消費者向けの排出削減戦略を検討する際の手がかりになる。
🏛政策担当者:地域間の排出ネットワークを考慮した政策立案への示唆を得られる。
📄 Abstract（原文）
Understanding the spatial clustering and structural characteristics of household consumption indirect carbon emissions is of great significance for China to achieve the "dual carbon" goals under the new development pattern. Based on the calculation of China's household consumption indirect carbon emissions, this study employs social network analysis to explore the structural characteristics of the spatial correlation network of China's household consumption indirect carbon emissions from 2013...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202502.00334first seen 2026-08-02 13:58:19
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