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中国における石炭フェーズダウンの長期的炭素削減関連性の定量化：Bootstrap ARDLモデルによる実証

Quantifying the Long-Run Carbon Reduction Associations of Coal Phasedown in China: Evidence from the Bootstrap ARDL Model (原題)

Shan-Heng Fu

Gases📚 査読済 / ジャーナル2026-09-16#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: 調達リスク対象セクター: power
DOI: 10.3390/gases6030045
原典: https://doi.org/10.3390/gases6030045
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国の1965〜2022年マクロ時系列データにBootstrap ARDL手法を適用し、CO2排出量と石炭消費シェア・一次エネルギー消費・一人当たり実質GDPの長期共統合関係を検証。一次エネルギーの弾力性は1.108、石炭シェアは0.487と推計され、脱炭素には燃料転換とエネルギー規模抑制の両方が重要と示す。誤差修正項は年37.3%の調整速度を示し、石炭フェーズダウンとETS拡充を含む政策ロードマップを提唱する。

English

Using a Bootstrap ARDL framework on Chinese macro time-series (1965–2022), this study quantifies long-run elasticities linking CO2 emissions to coal share, primary energy consumption, and GDP per capita. Primary energy shows an elastic association of 1.108 and coal share 0.487, indicating fuel switching and capping energy scale are both critical. The error-correction term (−0.373) implies 37.3% annual adjustment, supporting enforced coal phasedowns and ETS expansion.

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

中国の石炭依存脱却の実証的エビデンスは、日本のエネルギー安全保障・調達戦略やアジアのカーボンニュートラル協力、ETS連携を考える上で参照価値がある。SSBJ開示とは直接関係しないが、移行計画の長期シナリオ設計に示唆を与える。

In the global GX context

Provides quantitative evidence on coal phasedown dynamics in the world's largest emitter, relevant to global transition finance and ISSB-aligned transition plan credibility. The ETS expansion proposal connects to carbon pricing debates under Article 6 and CBAM-adjacent policy design.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Bootstrap ARDLによる長期弾力性推計とEKC非成立の実証は、エネルギー・炭素の計量研究に方法論的参照を提供する。

🏢実務担当者:中国サプライチェーンや調達先の石炭依存度を踏まえ、移行リスク評価やScope 3シナリオ設計に活用できる。

🏛政策担当者:石炭フェーズダウンとETS拡充の組み合わせが長期削減に有効である点は、アジアの炭素価格政策設計に示唆を与える。

📄 Abstract（原文）

China’s pursuit of its dual-carbon targets—carbon peaking before 2030 and carbon neutrality before 2060—critically hinges on the structural decarbonization of its energy system. Utilizing a Bootstrap Autoregressive Distributed Lag (Bootstrap ARDL) bounds testing framework on macro-level time-series data spanning from 1965 to 2022, this study quantifies the long-run elasticities and short-run dynamic transmission mechanisms governing China’s carbon dioxide emissions. The empirical results establish a robust long-run cointegrated relationship among total CO2 emissions, coal consumption share, primary energy consumption, and per capita real GDP. Long-run elasticity quantifications indicate that primary energy consumption exhibits an elastic scale association of 1.108, while the coal consumption share shows a substantial carbon sensitivity of 0.487. These findings indicate that fuel switching away from coal dependence is a critical driver for decarbonization alongside capping the absolute energy scale. Conversely, the long-run parameters for per capita GDP and its quadratic term are not statistically significant; thus, the results do not provide evidence of an inverted U-shaped EKC within the specification used in this study, as the GDP terms are estimated conditional on primary energy scale and fuel structure. The error correction term (ECTt−1 = −0.373, p = 0.004) confirms that short-run disequilibrium adjusts back toward the long-run equilibrium trajectory at an annual rate of 37.3%. Based on these empirical insights, a policy roadmap incorporating enforced coal phasedowns, energy growth decoupling, and market-based Emissions Trading Scheme (ETS) expansions is proposed.

🔗 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。