2010年から2015年におけるEU地域別の家計カーボンフットプリントの要因

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

🔬研究者:Provides a methodological framework for regional carbon footprint decomposition using MRIO and micro-data, useful for consumption-based accounting research.

🏢実務担当者:Offers insights into regional consumption patterns and drivers that can inform corporate Scope 3 assessments and regional sustainability strategies.

🏛政策担当者:Highlights the importance of regional heterogeneity in designing effective climate policies, supporting targeted interventions.

抄録 都市地域は炭素排出のかなりの割合を担っている。カーボンフットプリント（CF）は、気候変動における個人、都市、または国家の責任を特定するための実用的な指標である。多くのCF研究は国家レベルの勘定に焦点を当てており、一部の研究は消費者消費とグローバルサプライチェーンを組み合わせて、より詳細な空間的CFを推定している。しかし、詳細な空間的CFの時間的変化の要因は、地域的、空間的、社会経済的格差とともに、ほとんど解明されていない。本研究では、2010年から2015年の間に、現在利用可能な最も細かいスケールで、EU地域における家計CFの変化の要因を明らかにした。この研究は、27のEU諸国にわたる83のマクロ地域の家計CFをマッピングし、その時間的変化の背後にある駆動要因を特定した。我々は、複数地域間産業連関表と、2010年および2015年のそれぞれ275,247世帯および272,045世帯からのミクロ消費データを組み合わせた。構造分解分析を用いてEU地域CFを、排出原単位、サプライチェーン構造、人口、一人当たり消費、最終需要シェアの5つの駆動要因に分解した。消費パターンの寄与の変化をより深く評価するために、地域CFをさらに11の一人当たり消費カテゴリーを含む15の要因に分類した。家計CFの駆動要因は、地域、人口密度、所得、および消費パターンによって異なることが判明した。我々の結果は、政策立案者が住民の社会経済的、空間的、および消費条件を反映して地域レベルで気候政策を採用し、さらなる野心的な気候行動を進めるのに役立つ可能性がある。

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。

Abstract Urban regions are responsible for a significant proportion of carbon emissions. The carbon footprint (CF) is a practical measure to identify the responsibility of individuals, cities, or nations in climate change. Numerous CF studies have focused on national accounts, and a few combined consumer consumption and global supply chains to estimate additionally detailed spatial CF. However, the drivers of temporal change in detailed spatial CF are largely unknown, along with regional, spatial, and socioeconomic disparities. Here, we uncovered the drivers of changes in household CFs in EU regions, at the finest scale currently available, between 2010 and 2015. This study mapped the household CFs of 83 macro-regions across 27 EU nations and identified the driving factors underlying their temporal change. We combined multi-regional input-output tables and micro-consumption data from 275 247 and 272 045 households in 2010 and 2015, respectively. We decomposed EU regional CF, employing structural decomposition analysis, into five driving factors: emission intensity, supply chain structure, population, per capita consumption, and final demand share. For a deeper assessment of changes in the contribution of consumption patterns, we further categorized the regional CF into 15 factors, including 11 per capita consumption categories. We found that household CF drivers vary depending on region, population density, income, and consumption patterns. Our results can help policymakers adopt climate policies at the regional level by reflecting on the residents’ socioeconomic, spatial, and consumption conditions, for further ambitious climate actions.

• openalex https://doi.org/10.1088/1748-9326/acc95efirst seen 2026-08-02 17:30:11