周辺都市部における太陽光技術の導入と起業家精神が都市エネルギー転換を促進する

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

🔬研究者:Provides a methodological framework for analyzing socio-energetic profiles using clustering, applicable to other peri-urban contexts.

🏢実務担当者:Offers insights for designing differentiated solar adoption strategies based on entrepreneur profiles, useful for community energy programs.

🏛政策担当者:Highlights the importance of social and organizational factors in renewable energy adoption, informing community-based energy transition policies.

都市のエネルギー転換には、社会的・生産的ダイナミクスが技術導入にどのように影響するかを理解することが必要であり、特にインフォーマル経済と多様な生産的職業特性を特徴とする都市周辺地域において重要である。本研究の目的は、分散型太陽光技術の導入戦略を導くための、起業とエネルギー利用のプロファイルを特定することである。メキシコの都市周辺コミュニティにおける100人の起業家を対象とした構造化調査に基づく混合デザインのフィールド研究が実施された。参加型ワークショップから導出された11の指標が構築され、帰納的前処理手法を通じて混合変数としてコード化された。データはk-meansアルゴリズムを用いて分析され、主成分分析（PCA）を通じて可視化され、社会エネルギーパターンと職業特性パターンが特定された。分析により、3つの異なるプロファイルが特定された：（1）太陽光発電の可能性を有する新規起業家、（2）導入が進んでいる中間起業家、（3）太陽光発電の統合度が高い確立された起業家。クラスターは、起業経験、太陽光発電の導入、エネルギーの認識された重要性、生産的職業特性、支援ネットワークにおいて実質的な差異を示した。PCAは、技術導入を構造化する3つの次元、すなわち起業の成熟度、生産的職業特性、能力と支援ネットワークを明らかにし、これらが合わせて変動の大部分を説明した。社会エネルギープロファイルは、都市周辺地域における太陽光発電の導入が、技術的基準と同様に社会的・組織的要因に依存することを示している。提案された方法論は、コミュニティ参加、エネルギー市民権、および地域の起業エコシステムを強化する支援的政策に基づいた、差別化された都市エネルギー転換戦略を設計するための再現可能な枠組みを提供する。

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。

Urban energy transition requires understanding how social and productive dynamics influence technological adoption, especially in peri-urban areas characterized by informal economies and diverse productive vocations. The objective of this study is to identify profiles of entrepreneurship and energy use to guide strategies for adopting decentralized solar technologies. A mixed-design field study was conducted based on a structured survey applied to 100 entrepreneurs from a peri-urban community in Mexico. Eleven indicators derived from participatory workshops were constructed and coded as mixed variables through inductive preprocessing techniques. The data were analyzed using the k-means algorithm and visualized through Principal Component Analysis (PCA) to identify socio-energetic and vocational patterns. The analysis identified three differentiated profiles: (1) new entrepreneurs with solar potential, (2) intermediate entrepreneurs with growing adoption, and (3) consolidated entrepreneurs with high solar integration. The clusters show substantial differences in entrepreneurial experience, solar adoption, perceived relevance of energy, productive vocations, and support networks. PCA revealed three dimensions that structure technological adoption: entrepreneurial maturity, productive vocations, and capacities and support networks, which together explain most of the variability. The socio-energetic profiles show that solar adoption in peri-urban areas depends as much on social and organizational factors as on technical criteria. The proposed methodology offers a replicable framework for designing differentiated urban energy-transition strategies grounded in community participation, energy citizenship, and supportive policies to strengthen local entrepreneurial ecosystems.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.esd.2026.102061first seen 2026-07-16 05:05:09