グリーン・低炭素文脈下における黄河沿岸9省（区）のグリーンイノベーション能力の時空間的進化に関する分析
Analysis of spatial-temporal evolution of green innovation capacity in the nine provinces(regions) along the Yellow River under a green and low-carbon context (原題)
WANG Jing, JIANG Mingyue, WANG Shuyang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
黄河沿岸9省区を対象に、2014〜2023年のデータでグリーンイノベーション能力の評価指標体系を構築。超効率SBM-GMLモデル、Dagumジニ係数分解、カーネル密度推定を用いて時空間進化を分析した。結果、能力は政策主導で向上するが持続性に欠け、地域間格差は勾配的に分化し、動態は二極化と収束が併存することが示された。政策調整・地域差別化・技術適応性の3次元での突破を提言する。
English
Using 2014-2023 data from nine Yellow River provinces, this study builds a green innovation capacity index and analyzes its spatial-temporal evolution via super-efficiency SBM-GML, Dagum Gini decomposition, and kernel density estimation. Findings show policy-driven but unsustainable gains, gradient regional disparities, and coexisting polarization and convergence. It recommends breakthroughs in policy coordination, regional differentiation, and technological adaptability.
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GX政策評価の事例であり、日本のSSBJ・有報開示とは直接接続しない。ただし地域間格差と政策主導性の分析枠組みは、日本の地域脱炭素・産業政策の評価設計に示唆を与えうる。
In the global GX context
This contributes to regional green-innovation policy evaluation in China, a perspective less represented in TCFD/ISSB disclosure scholarship. Its spatial-disparity and policy-driven analysis framework may inform regional decarbonization policy design beyond China.
👥 読者別の含意
🔬研究者:地域グリーンイノベーションの計量評価手法（SBM-GML、ジニ分解）の応用例として参考になる。
🏢実務担当者:中国黄河流域での事業展開やサプライチェーンを持つ企業が、地域政策リスクを把握する材料になる。
🏛政策担当者:地域間格差を踏まえた政策調整・生態補償・成長極拡散の設計示唆が得られる。
📄 Abstract（原文）
Understanding the spatial-temporal evolution of green innovation capacity in the nine provinces along the Yellow River is of great significance for promoting ecological conservation and high-quality development in the Yellow River Basin, as well as for implementing China’s national green and low-carbon strategies. Based on relevant data from these provinces from 2014 to 2023, this study constructs an evaluation indicator system for green innovation capacity and conducts an in-depth analysis using the super-efficiency SBM-GML model, Dagum Gini coefficient decomposition, and kernel density estimation. The results reveal several key findings: the green technological innovation capacity of the nine provinces shows a significant policy-driven effect but lacks sustainability; spatial disparities among regions exhibit gradient differentiation; the dynamic evolution demonstrates both polarization and convergence; and long-term performance is determined by the alignment of green innovation with resource endowments and industrial structures. In response, this study proposes that enhancing green technological innovation in these provinces requires breakthroughs in three dimensions: policy coordination, regional differentiation, and technological adaptability. This can be achieved by stabilizing expectations through market mechanisms, promoting collaboration through ecological compensation, optimizing spatial patterns through growth-pole diffusion, and improving resilience through the integration of industrial innovation, ultimately enabling the sustainable and balanced development of green innovation capacity across the basin.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doaj.org/article/2f3555ca42444fb4934c9060b711b851first seen 2026-10-12 04:44:48
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