People-centered energy transition: revealing the synergy between household clean energy consumption and residents’ health with the case of China

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

🔬研究者:Provides a methodological framework for measuring energy-health synergy at subnational level.

🏛政策担当者:Highlights the importance of tailoring clean energy policies to regional socio-economic conditions for health co-benefits.

エネルギー転換と人々の健康福祉を並行して推進することは、人を中心としたグリーン転換を実施し、世界の持続可能な開発目標（SDGs）を達成するための鍵である。本研究は、2012年から2022年までの中国各省における世帯のクリーンエネルギー消費（HCEC）と住民の健康（RH）の間の相乗効果を定量的に測定し、HCECとRHの間の相乗効果の動的進化と駆動メカニズムを明らかにし、異なる相乗効果タイプの地域に対して差別化された駆動戦略を提案する。我々の知見は以下の通りである：（1）HCECとRHの間の相乗効果は、2012年から2022年にかけて0.400から0.673へと増加し、移行期の上昇段階へと格上げされた。（2）HCEC–RH相乗効果は南東部から北西部に向かって減少傾向を示し、高値地域は京津翼クラスターと東部沿岸地域に集中していた。（3）相乗効果の空間パターンに影響を与える主要因子には、一人当たり可処分所得、都市化、技術革新が含まれた。（4）エネルギー転換地域では、社会経済（SE）状態次元に関連する因子が、HCEC–RH相乗効果を改善するための唯一の直接的な駆動力である。人口関連（PQM）因子は、主にPQM → SE → HCEC–RH経路（間接効果 = 0.671）を通じてHCEC–RH相乗効果に影響を与える。相乗効果最適化地域では、SE（直接効果 = 0.78）と政府支援（直接効果 = 0.40）の両方がHCEC–RH相乗効果に対して有意な正の直接効果を及ぼす。これらの洞察に基づき、我々はHCEC–RH相乗効果を促進するためのゾーニングベースの戦略を提案する。

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。

Advancing energy transition and human health well-being in tandem is key to implementing the people-centered green transition and reaching the global Sustainable Development Goals (SDGs). This study quantitatively measures the synergy between household clean energy consumption (HCEC) and residents’ health (RH) in China provinces from 2012 to 2022, reveals the dynamic evolution and driving mechanism of the synergistic effect between HCEC and RH, and proposes differentiated driving strategies for the different synergy-type zones. Our findings are as follows: (1) The synergy between HCEC and RH increased from 0.400 to 0.673 in 2012–2022, and upgrading to the stage of a transitional upswing. (2) The HCEC–RH synergy exhibited a decreasing trend from southeast to northwest, with high-value regions concentrated in the Beijing–Tianjin–Hebei cluster and the eastern coastal areas. (3) Major factors influencing the spatial patterns of synergy included per capita disposable income, urbanization, and technological innovation. (4) For energy transition zones, factors related to the socio-economic (SE) condition dimension constitute the only direct driving force for improving the HCEC–RH synergy. Population-related (PQM) factors mainly affect HCEC–RH synergy through the PQM → SE → HCEC–RH pathway (indirect effect = 0.671). For synergistic optimization zone, both SE (direct effect = 0.78) and government support (direct effect = 0.40) exert significant positive direct effects on HCEC–RH synergy. Based on these insights, we propose a zoning-based strategy to promote HCEC–RH synergy.

• openalex https://doi.org/10.1057/s41599-026-07353-2first seen 2026-05-17 07:10:14 · last seen 2026-06-16 04:52:51