Influencing Factors of Sectoral Carbon Emissions and Decoupling Efforts in Gansu Province
Wu Qian, Chen Qiangqiang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
LMDIモデルとTapioデカップリングモデルを用いて、甘粛省の13サブセクターの炭素排出要因を分解し、経済成長と排出の関係を分析した。2010-2019年のデータに基づき、各要因のデカップリングへの貢献度を評価し、省レベルの排出削減政策への示唆を提供する。
English
This study decomposes carbon emission drivers across 13 sectors in Gansu Province (2010-2019) using LMDI and Tapio decoupling models. It evaluates how each factor contributes to decoupling economic growth from emissions, offering policy implications for regional decarbonization.
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
日本の都道府県別排出分析にも応用可能な手法であり、地域温暖化対策計画やSSBJに基づく情報開示の裏付けに示唆を与える。ただし中国の省を対象としており、日本の実務への直接適用には調整が必要。
In the global GX context
Provides empirical evidence on sectoral decoupling in a Chinese province, contributing to the global literature on emission decomposition. Useful for comparing regional decarbonization efforts and informing policy design in emerging economies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Regional emission decomposition method (LMDI+Tapio) applied to a Chinese province; useful baseline for comparative studies.
🏛政策担当者:Highlights the role of energy intensity vs. economic growth in decoupling; useful for designing regional mitigation policies.
📄 Abstract（原文）
Utilizing the LMDI model, this study decomposed the factors influencing carbon emissions and their effects across 13 sub-sectors in Gansu Province from 2010 to 2019. The Tapio decoupling model was employed to analyze the decoupling relationship between economic growth and carbon emissions, and based on this, the degree of effort exerted by each factor toward decoupling was examined. The results indicate that: (1) From 2010 to 2019, total carbon emissions from sub-sectors in Gansu Province inc...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202303.00157first seen 2026-08-02 14:43:55
🔔 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。