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.
📄 抄録（日本語訳）
“双碳”目标下实现低碳创新已成为一项紧迫议题。基于创新生态系统理论，本研究以中国大陆30个省份为样本，采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，考察影响低碳创新的七个因素——即市场创新主体、研发创新主体、人力资源、金融资源、信息资源、市场导向和政府支持——的复杂因果机制。结果表明，没有任何单一因素构成省级高水平低碳创新的必要条件。产生省级高水平低碳创新的组态有五种，产生省级非高水平低碳创新的组态有三种。产生高水平与非高水平省级低碳创新的组态之间存在不对称因果关系。本研究为低碳创新研究提供了新视角，并为实现省级低碳创新提供了启示。
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（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。