Balancing climate action for greater transport decarbonisation: An avoid-shift-improve driven network data envelopment analysis framework

日本語

本論文は、交通部門の脱炭素化を促進するために、回避・転換・改善（Avoid-Shift-Improve）のアプローチとネットワーク包絡分析法（DEA）を統合した新しい評価フレームワークを提案する。このフレームワークにより、気候行動の効果を定量的に評価し、効率的な資源配分を実現する。研究は、交通政策の最適化に貢献する可能性がある。

English

This paper proposes a novel evaluation framework integrating the avoid-shift-improve approach with network data envelopment analysis (DEA) to accelerate transport decarbonisation. It enables quantitative assessment of climate actions and efficient resource allocation, contributing to optimized transport policy.

日本のGX文脈において

日本では、運輸部門がCO2排出の約2割を占め、GX実現に向けた重要なセクターである。本フレームワークは、日本の交通政策（例えば、次世代自動車戦略や都市計画）の効果評価に活用でき、SSBJや有報の非財務情報開示にも寄与する可能性がある。

In the global GX context

Transport is a major contributor to global emissions, and this framework offers a systematic tool for evaluating climate actions. It aligns with global efforts under the Paris Agreement and can inform policy design in countries pursuing net-zero transport systems, complementing TCFD and ISSB disclosure frameworks.