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地域エネルギー低炭素移行におけるAIと多次元グリーン要因の相乗効果：動的fsQCAによる構成分析

Artificial Intelligence and Multi?Dimensional Green Factors in Synergy for Regional Energy Low?Carbon Transition: A Configurational Analysis Using Dynamic fsQCA (原題)

Canyang Huo, Ling Li, Wenhao Zhao

Figshareデータセット2026-10-16#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: power
DOI: 10.6084/m9.figshare.34588734
原典: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.34588734

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国30省の2015〜2024年パネルデータを用い、AIとグリーン要因が地域エネルギー低炭素移行（RECT）に与える複合的な駆動効果を動的fsQCAで分析。二軸移行理論と拡張TOEフレームワークに基づき、複数条件の組み合わせ（コンフィギュレーション）が移行を促進する経路を特定する。単一要因ではなく条件の組み合わせが重要であることを示す。

English

Using panel data from 30 Chinese provinces (2015–2024), this study applies dynamic fsQCA to examine how AI and multi-dimensional green factors jointly drive regional energy low-carbon transition (RECT). Grounded in dual-axis transition theory and an extended TOE framework, it identifies configurational pathways—rather than single factors—that enable transition.

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

中国の地域レベルでのAI活用とエネルギー移行の条件組み合わせ分析は、日本の地域脱炭素（自治体・地域電力）政策設計やGX推進における複合要因の見方に示唆を与える。

In the global GX context

Offers a configurational lens on how AI and green factors combine to enable regional decarbonization, relevant to place-based transition policy design beyond single-factor approaches.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとグリーン要因の複合効果をfsQCAで捉える手法と条件組み合わせの知見を得られる。

🏢実務担当者:地域・拠点レベルでの脱炭素投資において、単一要因でなく条件の組み合わせを設計する視点を提供。

🏛政策担当者:地域脱炭素政策においてAI導入とグリーン要因を組み合わせた政策パッケージ設計の参考になる。

📄 Abstract（原文）

This study explores the joint driving effects of artificial intelligence and green factors on regional energy low-carbon transition (RECT). Based on dual-axis transition theory and the extended TOE framework, this paper employs the configurational qualitative comparative analysis (QCA). Panel data of 30 Chinese provinces from 2015 to 2024 are collected from official statistical yearbooks. This dataset is publicly available and complies with relevant legal and ethical standards.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。