Forecasting low-carbon pathways of supply-chain-related enterprises: Regional and industrial scenarios from China
サプライチェーン関連企業の低炭素経路の予測：中国の地域別・産業別シナリオ (AI 翻訳)
Chuang Li, Xing Yan, Keke Li, Ying Guo, Liping Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、中国のサプライチェーン関連企業の低炭素移行経路を予測する。地域別および産業別のシナリオを用いて分析し、炭素排出削減の可能性と政策含意を提示する。
English
This study forecasts low-carbon transition pathways for supply-chain-related enterprises in China. Using regional and industrial scenarios, it analyzes emission reduction potentials and policy implications.
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
中国のサプライチェーン排出削減は、日本企業のグローバルサプライチェーン管理にも影響を与える。SSBJ基準におけるScope 3算定の実務的示唆を提供する可能性がある。
In the global GX context
This paper provides scenario-based analysis for supply chain decarbonization in China, a key region for global supply chains. It offers insights for Scope 3 accounting and transition planning under ISSB and CSRD frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for understanding supply chain emission modeling and scenario analysis methods.
🏢実務担当者:Can inform supplier engagement strategies and Scope 3 reduction targets in China.
🏛政策担当者:Insights for designing regional decarbonization policies and industrial transition plans.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1080/15568318.2026.2673904first seen 2026-05-30 04:59:56 · last seen 2026-06-03 05:00:41
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。