都市エネルギーシステムにおける大気汚染排出削減の健康便益を考慮した最適カーボンプライシング

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

🔬研究者:Integrated assessment modeling and carbon pricing design researchers can draw on the bi-level optimization approach and the explicit handling of health co-benefits.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the carbon price range as a signal for long-term carbon cost projections, but the model itself is policy-oriented.

🏛政策担当者:Policymakers designing carbon pricing mechanisms can learn from this framework to internalize air pollution health externalities and calibrate price levels.

目的：炭素価格は、経済的均衡を維持しながら環境目標を達成するための重要な手段であるが、最適な炭素価格を決定することは依然として複雑な課題である。炭素価格は、エネルギーシステムの最適条件や技術構成に影響を与えるだけでなく、新たな排出パターンをもたらす。エネルギーシステムには、社会的、健康、生態系被害、資源枯渇など、多くの外部費用が存在する。外部性を内部化しつつ市場の混乱を最小限に抑える方法で税を設定することが不可欠である。温室効果ガス（GHG）排出ペナルティ（GP）は、地球温暖化による健康費用を削減できるだけでなく、コベネフィットのアプローチを通じて、大気汚染に関連する健康費用も削減できる。したがって、本研究は、地球温暖化と大気汚染による人間の健康費用を内部化することを目的として、GPの水準を推定する。エネルギーシステムの構造は炭素排出と価格設定に大きく影響するため、統合的なモデリングアプローチが必要である。方法：本研究は、下位レベルでエネルギーシステムを最適化し、上位レベルで炭素価格を最適化する、新しい二層統合評価モデル（排出・健康・エネルギー）を開発した。共有社会経済経路（SSP）シナリオは社会経済状況を表し、代表的濃度経路（RCP）シナリオは気候条件を表す。RCPシナリオに基づき、大循環モデル（GCM）を用いて気候条件を決定する。研究対象地域の気候条件を推定するために、データ駆動型の地域気候モデル（RCM）が開発された。上位レベルでは、目的関数は年間のGPを最小化することを目指す。GPアプローチでは、価格は気候変動と大気汚染に起因する健康費用を補償すべきである。このアプローチは、GPが大気汚染によって引き起こされる被害を相殺する能力を持ち、政策立案において炭素排出と大気汚染の間のコベネフィットを効果的に示すことを強調する。このアプローチでは、各年の割引後GHG排出ペナルティは割引後健康費用に等しい。第一段階として、より複雑な下位レベルモデルが開発された。下位レベルで統合エネルギー・健康・排出モデルを実行した後、割引後健康費用が割引後GHG排出ペナルティと一致するかを検証するために出力が比較された。この条件が満たされない場合、GPが調整され、満たされる場合、エネルギー供給チェーンの最適経路と最適GPが決定された。結果：このモデルはケーススタディ内の4つのシナリオに適用された。モデルは、年とシナリオに応じて変動する、tCO2eqあたり3.3ドルから7.9ドルの範囲の炭素価格を明らかにした。結果は、炭素価格設定における経済的利益を考慮することの重要性を示し、以前の研究と比較して有意な差異を強調した。結論：提案されたモデルは、経済的安定性を維持しながら炭素価格を環境・気候政策と整合させるための強力なツールを政策立案者に提供する。エネルギーシステム最適化、健康費用の内部化、気候政策を結び付けることにより、この枠組みは効率的な炭素政策を設計する。将来の研究では、その適用可能性を他の地域や外部性に拡大し、持続可能性と経済成長の間のバランスをさらに洗練させることができる。

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。

Objective: Carbon pricing is a critical tool for achieving environmental objectives while maintaining economic equilibrium, yet determining an optimal carbon price remains a complex challenge. Carbon pricing not only influences the optimal conditions and the technological composition of the energy system but also leads to new emission patterns. The energy system has a lot of external costs, including social, health, ecosystem damage, and resource depletion. It is essential to set taxes in a way that minimizes market disruptions while internalizing externalities. Greenhouse gas (GHG) emissions Penalty (GP) cannot only reduce health costs due to global warming but also, through a co-benefit approach, reduce health costs associated with air pollution. Thus, this study estimates the level of GP with the aim of internalizing the human health costs of global warming and air pollution. The structure of the energy system significantly affects carbon emissions and pricing, necessitating an integrated modeling approach. Method: This study developed a novel bi-level integrated assessment model of emission-health-energy, where the lower level optimizes the energy system and the upper level optimizes the carbon price. The Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios depict the socioeconomic status, while the Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios represent the climatic conditions. Based on the RCP scenarios, General Circulation Models (GCMs) are applied to determine the climate condition. A data-driven Regional Climate Model (RCM) is developed to estimate climate conditions in the study area. At the upper level, the objective function seeks to minimize the GP annually. In the GP approach, the price should compensate for the health costs stemming from climate change and air pollution. This approach emphasizes that GP has the capacity to offset the damages caused by air pollution, effectively demonstrating a co-benefit between carbon emissions and air pollution in policy-making. In this approach, the discounted GHG emission penalty in each year is equal to discounted health costs. In the first step, the more complex lower-level model was developed. After running the integrated energy-health-emission model at the lower level, the outputs were compared to verify whether the discounted health costs match the discounted GHG emission penalty. If this condition was not satisfied, the GP would be adjusted; otherwise, the optimal pathway for the energy supply chain and the optimal GP were determined. Results: This model was applied to four scenarios within a case study. The model revealed carbon prices ranging from $3.3 to $7.9 per tCO2eq, varying across years and scenarios. The results demonstrated the importance of considering economic benefits in carbon pricing, highlighting significant differences compared to previous studies. Conclusions: The proposed model provides a robust tool for policymakers to align carbon pricing with environmental and climate policy while maintaining economic stability. By linking energy system optimization, health cost internalization, and climate policy, this framework designs efficient carbon policies. Future research could expand its applicability to other regions and externalities, further refining the balance between sustainability and economic growth.

• openalex https://doaj.org/article/97d4285c7ca64b0d916ebc180398619dfirst seen 2026-08-02 18:28:32