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インドにおける持続可能性の達成:Fourier-NARDLアプローチを用いたカーボンニュートラルシナリオの分析

Achieving Sustainability in India: Analyzing Carbon Neutrality Scenarios Using the Novel Fourier-NARDL Approach (原題)

A. Mohanapriya, R. Shenbagavalli, M. Balamurugan

Nature Environment and Pollution Technology📚 査読済 / ジャーナル2026-06-16#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.46488/nept.2026.v25i03.b4386
原典: https://doi.org/10.46488/nept.2026.v25i03.b4386
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究は、インドが2070年までにカーボンニュートラルを達成するために、原子力エネルギー研究開発(R&D)支出と環境品質の非対称的な関係をFourier-NARDLモデルを用いて分析した。長期的には、原子力消費の正のショックが環境品質を改善し、負のショックは悪化させることを実証。負荷容量曲線(LCC)仮説を支持し、持続可能な開発目標(SDGs)と整合する政策への示唆を提供。

English

This study analyzes the asymmetric relationship between nuclear energy R&D spending and environmental quality in India using the Fourier-NARDL model. It finds that positive shocks in nuclear energy consumption improve environmental quality in the long run, while negative shocks worsen it. The results support the Load Capacity Curve hypothesis and offer policy insights for India's 2070 carbon neutrality target and SDGs.

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

インドのカーボンニュートラル目標に関する実証研究であり、日本の原子力政策やエネルギー転換戦略にも示唆を与える。特に、長期的なR&D投資の重要性を強調しており、日本のGX投資政策との比較が可能。

In the global GX context

This empirical work on India's carbon neutrality pathway highlights the role of nuclear energy R&D, relevant for global energy transition debates. It provides evidence for the Load Capacity Curve hypothesis, which can inform ISSB/TCFD-aligned scenario analysis and transition finance frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence for the Load Capacity Curve hypothesis using a novel nonlinear time series method, valuable for energy economics researchers.

🏢実務担当者:Can inform corporate scenario analysis for carbon neutrality strategies, especially for energy companies investing in nuclear R&D.

🏛政策担当者:Offers insights for aligning nuclear energy R&D investment with long-term carbon neutrality goals, relevant for Indian and other emerging economy policymakers.

📄 抄録(日本語訳)

インドの2070年までのカーボンニュートラル達成へのコミットメントは、環境悪化の低減における原子力などのクリーンエネルギー源の戦略的重要性を表している。本研究は、1978年から2022年までの期間における、負荷容量係数(LCF)によって決定される環境品質と原子力エネルギー研究開発支出との間の非対称的な関係を検証する。フーリエ非線形自己回帰分布ラグ(Fourier-NARDL)モデルを用いて、潜在的な非線形調整と継続的な構造変化を得る。実証結果は、原子力エネルギー消費(NUC)支出への正のショックが長期的に環境品質の改善に非常に肯定的な役割を果たすこと(β⁺ = 0.37、p < 0.05)、また負のショックは負の効果を持つこと(β⁻ = −0.29、p < 0.10)を示している。短期の動学にも非対称的な挙動が見られるが、その規模はより小さい。これらの結果は、インドにおける負荷容量曲線(LCC)仮説の実証的証拠を提供し、長期的な原子力研究開発投資に焦点を当てることで達成可能な長期的な生態学的バランスの重要性を強調する。本研究は、エネルギー革新戦略を持続可能な開発目標(SDGs)およびインドの2070年カーボンニュートラル目標に整合させようとする政策立案者にとって実践的な示唆を持つ。

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)

India’s commitment to achieving carbon neutrality by 2070 represents the strategic significance of cleaner energy sources, such as nuclear energy, in reducing environmental degradation. This study examines the asymmetric relationship between nuclear energy R&D spending and environmental quality, as determined by the Load Capacity Factor (LCF), from 1978 to 2022. The Fourier Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (Fourier-NARDL) model is used to obtain potential nonlinear adjustments and continuous structural changes. Empirical findings show that positive shocks in nuclear energy consumption (NUC) expenditure play a very positive role in improving environmental quality in the long run (β⁺ = 0.37, p < 0.05), and negative shocks have a negative effect (β⁻ = −0.29, p < 0.10). There is also asymmetric behavior in short-run dynamics, but of a smaller dimension. These results provide empirical evidence of the Load Capacity Curve (LCC) hypothesis for India and highlight the importance of the long-term ecological balance that can be attained by focusing on long-term nuclear R&D investment. This research has practical implications for policymakers who aim to align energy innovation strategies with the Sustainable Development Goals (SDGs) and the 2070 carbon-neutral objective of India.

🔗 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。