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Measurement and Influencing Factors of Total Factor Carbon Productivity in the Logistics Industry of the Yellow River Basin: From the Perspective of Differences in Energy Endowment (Postprint)

Hao Xiaoyan, Li Yuerong, Wu Yue

プレプリント2026-04-29#炭素会計Origin: CN
原典: https://chinaxiv.org/abs/202604.00337
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

黄河流域をエネルギー豊富地域と一般地域に分け、物流業の全要素炭素生産性を超効率SBMモデルとML指数で測定。エネルギー賦存の差異が炭素生産性に与える影響と要因を分析し、地域別の排出削減経路を示した。

English

This study measures total factor carbon productivity in the logistics industry across the Yellow River Basin, dividing it into energy-rich and general areas using super-efficiency SBM and ML index. It analyzes influencing factors and provides region-specific emission reduction pathways.

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

中国の河川流域を対象とするが、エネルギー賦存に着目した地域差の分析手法は、日本の地域別脱炭素計画(例:北海道と関東の比較)に応用可能。物流業の生産性と炭素排出の関係を実証しており、日本の物流効率化政策にも示唆を与える。

In the global GX context

This paper adds to the global literature on regional carbon productivity in logistics, emphasizing the role of energy endowment differences. The methodology can inform decarbonization strategies for supply chains in regions with heterogeneous energy resources.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Offers a methodological approach (super-efficiency SBM, ML index) for measuring carbon productivity in logistics with regional heterogeneity.

🏢実務担当者:Provides insights for logistics firms in energy-diverse regions to optimize operations and reduce carbon footprint.

🏛政策担当者:Highlights the need for tailored emission reduction policies based on regional energy endowment.

📄 Abstract(原文)

Researching the total factor carbon productivity (hereinafter referred to as carbon productivity) of the logistics industry under the differences in energy endowments in the Yellow River Basin is of great significance for clarifying the carbon reduction and emission mitigation paths in this region. Based on the degree of energy endowment, the Yellow River Basin is divided into energy-rich areas and general energy areas. The super-efficiency SBM model and the ML index are utilized to explore t...

🔗 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。