炭素中立の視点からのエネルギー豊富地域における低炭素イノベーションの「量的・質的相乗的改善」の構成パスと動的メカニズム

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a configurational framework for understanding low-carbon innovation in resource-dependent regions.

🏛政策担当者:Offers differentiated strategy insights for energy-rich regions pursuing carbon neutrality.

世界的なカーボンニュートラルの課題と中国の質の高い発展戦略に牽引され、エネルギー豊富な地域は、国家のエネルギー安全保障供給の主体であり、炭素排出抑制の重点地域でもあることから、低炭素転換における深刻な課題と戦略的機会に直面している。このような地域における低炭素イノベーション活動の「量的拡大」と「質的向上」の非協調的進化に関する理論的ジレンマと実践的ボトルネックを解決することは、緊急に取り組むべき重要な科学的課題となっている。「動機→行動→対策」という論理的パラダイムに従い、本研究はコンフィギュレーション理論とシステムダイナミクスの思考を統合し、エネルギー豊富な地域における低炭素イノベーションの「量と質の相乗的向上」のための統合的分析枠組みを構築する。内容分析、専門家調査、グループファジィ意思決定実験評価法を組み合わせることで、低炭素イノベーションの「量と質の相乗的向上」を促進する多次元の主要要因を特定する。さらに、ファジィ集合質的比較分析を用いて、高い特許産出、高い経済的利益、高い総合的イノベーション品質を促進する複数の等価なコンフィギュレーションパスを明らかにする。研究結果は、単一の要因は成功の必要条件ではなく、技術、制度、環境などの多次元要因の非線形的な複雑な結合が中核的な動的メカニズムを構成することを示している。結論は、動的かつ全体的な視点から「量と質の相乗的向上」の実現論理を明確にし、エネルギー豊富な地域がカーボンニュートラル目標の下で、地域の状況に応じた差別化された低炭素イノベーション戦略を策定し、持続可能な発展を達成するための理論的基盤と実践的指針を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Driven by the global carbon neutrality agenda and China’s high-quality development strategy, energy-rich regions, as the main body of national energy security supply and key areas of carbon emission control, are facing severe challenges and strategic opportunities for low-carbon transition. Resolving the theoretical dilemma and practical bottleneck of the uncoordinated evolution between “quantitative expansion” and “qualitative improvement” in low-carbon innovation activities in such regions has become a critical scientific issue urgently to be addressed. Following the logical paradigm of “Motivation→Behavior→ Countermeasures”, this study integrates configurational theory and system dynamics thinking to construct an integrated analytical framework for “quantitative-qualitative synergistic improvement” in low-carbon innovation in energy-rich regions. By combining content analysis, expert surveys and group fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory method, this study identifies multi-dimensional key factors driving “quantitative-qualitative synergistic improvement” in low-carbon innovation; furthermore, fuzzy-set qualitative comparative analysis is employed to reveal multiple equivalent configurational paths driving high patent output, high economic benefits and high comprehensive innovation quality. The findings show that a single factor is not a necessary condition for success, while the non-linear complex coupling of multi-dimensional factors such as technology, institution and environment constitutes the core dynamic mechanism. The conclusions clarify the realization logic of “quantitative-qualitative synergistic improvement” from dynamic and global perspectives, and provide theoretical basis and practical guidance for energy-rich regions to formulate differentiated low-carbon innovation strategies according to local conditions and achieve sustainable development under the goal of carbon neutrality.

• openalex https://doi.org/10.22158/ibes.v8n2p241first seen 2026-06-05 05:11:09 · last seen 2026-06-17 07:11:00