Research on the Precedent Configuration ofChinese Provincial Low-Carbon InnovationBased on the Innovation Ecosystem Theory
イノベーションエコシステム理論に基づく中国省レベル低炭素イノベーションの先行配置に関する研究 (AI 翻訳)
Jing Ma, Yating Zhang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、中国30省を対象にfsQCAを用いて低炭素イノベーションに影響する7要因の複雑な因果メカニズムを分析した。高い低炭素イノベーションを生み出す5つの構成が明らかになり、単一の要因だけでは不十分であることが示された。中国の「双炭」目標の下での省レベル低炭素イノベーションへの示唆を提供する。
English
This study uses fsQCA to analyze seven factors affecting low-carbon innovation across 30 Chinese provinces. Five configurations produce high low-carbon innovation, showing that no single factor is necessary. The findings offer insights for provincial low-carbon innovation under China's dual-carbon goals.
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
中国の省レベル低炭素イノベーションの構成要因分析。日本では都道府県レベルのイノベーション政策に応用可能な視点を提供する。
In the global GX context
This study applies innovation ecosystem theory to low-carbon innovation, using Chinese provincial data. It offers a configurational perspective on how multiple factors combine to drive low-carbon innovation, relevant for policymakers worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a configurational approach to studying low-carbon innovation using fsQCA, useful for empirical researchers.
🏛政策担当者:Insights into policy combinations that foster low-carbon innovation at subnational level.
📄 Abstract（原文）
Achieving low-carbon innovation under the “dual-carbon” goal has become a pressing issue. Based on the innovation ecosystem theory, this study uses a sample of 30 provinces in the Chinese mainland and employs fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) to examine the complex causal mechanism of seven factors affecting low-carbon innovation, namely, market innovation subjects, R&D innovation subjects, human resources, financial resources, information resources, market orientation, and government support. The results show that no single factor qualifies as a necessary condition for high provincial low-carbon innovation. Five configurations generate high provincial lowcarbon innovation, and three configurations generate non-high provincial low-carbon innovation. There is an asymmetric causality relationship between the configurations that generate high and non-high provincial low-carbon innovation. This study provides a new perspective for the research on low-carbon innovation and insights for achieving provincial low-carbon innovation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.15244/pjoes/213859first seen 2026-07-18 05:35:00
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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。