年単位の研究成果
Fingerprint Shigemi Kagawaが取り組む研究トピックをご確認ください。これらのトピックラベルは、この人物の研究に基づいています。これらを共に使用することで、固有の認識が可能になります。
- 4 同様のプロファイル
commodity
Earth & Environmental Sciences
automobile
Earth & Environmental Sciences
metal
Earth & Environmental Sciences
neodymium
Earth & Environmental Sciences
platinum
Earth & Environmental Sciences
economics
Earth & Environmental Sciences
empirical analysis
Earth & Environmental Sciences
carbon footprint
Earth & Environmental Sciences
ネットワーク
最近の共同研究。丸をクリックして詳細を確認しましょう。
研究成果 2001 2019
Cross-country analysis of relationship between material input structures and consumption-based CO 2 emissions
Shironitta, K., Okamoto, S. & Kagawa, S., 1 1 2019, ： : Environmental Economics and Policy Studies.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
environmental effect
development level
decomposition analysis
structural change
energy
Economic consequences of the Home Appliance Eco-Point Program in Japan: a dynamic discrete choice approach
Nishijima, D., Kagawa, S., Nansai, K. & Oguchi, M., 1 1 2019, ： : Applied Economics.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
Japan
Economic consequences
Dynamic discrete choice
Replacement
Air
How does information and communication technology capital affect productivity in the energy sector? New evidence from 14 countries, considering the transition to renewable energy systems
Fujii, H., Shinozaki, A., Kagawa, S. & Managi, S., 5 10 2019, ： : Energies. 12, 9, 1786.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
公開
Information and Communication Technology
Renewable Energy
Productivity
Sector
Communication
Impacts of productive efficiency improvement in the global metal industry on CO2 emissions
Takayabu, H., Kagawa, S., Fujii, H., Managi, S. & Eguchi, S., 10 15 2019, ： : Journal of Environmental Management. 248, 109261.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
metals industry
metal
Metals
Industry
data envelopment analysis
Industrial clusters with substantial carbon-reduction potential
Kanemoto, K., Hanaka, T., Kagawa, S. & Nansai, K., 4 3 2019, ： : Economic Systems Research. 31, 2, p. 248-266 19 p.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
Industrial cluster
Carbon
Industry cluster
Supply chain
Clustering