中国における再生可能エネルギー普及進化の推進メカニズムとシナリオベースのシミュレーション

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

🔬研究者:System dynamics model for renewable penetration simulation; useful for energy policy modeling and scenario analysis.

🏢実務担当者:Understanding policy-market synergy effects can inform corporate renewable procurement and lobbying strategies in China.

🏛政策担当者:Highlights the importance of coordinating market mechanisms with policy support; underscores post-2030 market demand as a key driver.

再生可能エネルギー普及率（REP）の向上は、電力システムの低炭素移行を加速するために不可欠である。REPの進化は、政策、技術、市場需要、環境制約を含む複数の要因の相互作用によって駆動される。システムダイナミクス（SD）手法に基づき、本研究は、通常シナリオ（BAU）、単一要因シナリオ、および相乗効果シナリオの下での2012年から2060年までの中国におけるREPの進化をシミュレートするモデルを構築する。結果は、2060年までに、REPはBAUシナリオの下で77.17%に達することを示す。REPの改善は政策支援シナリオの下で最も顕著であり、80.71%に達する一方、REPは政策支援、技術革新、市場需要拡大、および環境制約シナリオの下で、それぞれBAUと比較して4.58%、1.94%、2.36%、および1.30%増加する。2030年以降、市場需要拡大の効果は徐々に強まり、環境制約と技術革新を上回り、その交差時点はそれぞれREPレベル41.69%と57.19%に対応する。相乗効果シナリオ分析はさらに、政策と市場の相乗効果が最も効果的な経路であり、2060年までにREPが81.21%に達し、次いで政策と技術の相乗効果が80.89%に達することを示す。対照的に、政策と環境の相乗効果（80.48%）は、単独の政策支援シナリオを上回らない。これは、環境制約が市場ベースの消費および技術支援と調整される必要があり、REPを効果的に促進することを示唆している。

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。

Enhancing renewable energy penetration (REP) is essential for accelerating the low-carbon transition of the power system. The evolution of REP is driven by the interaction of multiple factors, including policy, technology, market demand, and environmental constraints. Based on the system dynamics (SD) method, this study constructs a model to simulate the evolution of REP in China during 2012–2060 under business-as-usual (BAU), single-factor, and synergistic scenarios. The results show that, by 2060, REP reaches 77.17% under the BAU scenario. REP improvement is most pronounced under the policy support scenario, reaching 80.71%, while REP increases by 4.58%, 1.94%, 2.36%, and 1.30% relative to BAU under the policy support, technological innovation, market demand expansion, and environmental constraint scenarios, respectively. After 2030, the effect of market demand expansion gradually strengthens and surpasses environmental constraints and technological innovation, with the crossover points corresponding to REP levels of 41.69% and 57.19%, respectively. The synergistic scenario analysis further shows that policy–market synergy is the most effective pathway, with REP reaching 81.21% by 2060, followed by policy–technology synergy at 80.89%. In contrast, policy–environment synergy (80.48%) does not outperform the single policy support scenario. This suggests that environmental constraints need to be coordinated with market-based consumption and technological support to effectively promote REP.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18147395first seen 2026-07-22 05:23:50