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インドネシア電力部門における炭素政策の有効性

Carbon Policy Effectiveness in Indonesia's Electricity Generation Subsector (原題)

Tasya Dwi, Farlian Putri, A. D. Syafei

International Journal of Science and Environment (IJSE)📚 査読済 / ジャーナル2026-07-08#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.51601/ijse.v6i2.679
原典: https://doi.org/10.51601/ijse.v6i2.679
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドネシア電力部門を対象にシステムダイナミクスモデルを構築し、炭素政策の効果をシミュレーション。2030年目標は達成可能だが、2060年ネットゼロには残存排出があり、石炭削減や再エネ拡大、移行金融の強化が必要。

English

This study uses system dynamics to model carbon policy effectiveness in Indonesia's electricity sector. Results show that medium-term 2030 targets are achievable, but the 2060 net-zero scenario still has residual emissions, requiring stronger integration of coal phase-down, renewable expansion, and transition finance.

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

インドネシアは石炭依存度が高く、アジアのエネルギー移行のケースとして日本企業の海外事業やJCMとの関連で示唆がある。

In the global GX context

This paper provides empirical evidence on carbon policy effectiveness in a coal-dependent emerging economy, relevant for global transition finance and policy design.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methodological insights on applying system dynamics to energy policy evaluation in developing countries.

🏢実務担当者:Highlights policy risks and the need for enhanced mitigation measures in coal-dependent power systems.

🏛政策担当者:Demonstrates insufficiency of current policies for net zero and the need for stronger instruments.

📄 抄録(日本語訳)

気候変動は、エネルギーシステムにおける温室効果ガス(GHG)排出削減政策を強化する緊急性を高めている。インドネシアでは、電力発電サブセクターが化石燃料使用と密接に関連し続ける一方で、国家エネルギー転換政策の中心的舞台にもなっていることから、戦略的に重要である。本研究は、インドネシアの電力発電サブセクターにおける温室効果ガス排出に対する炭素政策の影響をシミュレーションするためのシステムダイナミクスモデルを開発し、既存の炭素政策経路の有効性を評価し、シナリオ結果と選定国の政策教訓に基づいて政策方向性を策定することを目的とする。本研究は、Vensimにおける因果ループ図およびストック・フロー図モデリングを用いた定量的システムダイナミクスアプローチを適用する。モデルは、人口動態要因、電力需要、化石および再生可能発電容量、化石燃料消費、炭素政策変数、および温室効果ガス排出の間の相互作用を表現する。ベースラインシナリオ、2030年中期目標シナリオ、2060年ネットゼロ排出シナリオの3つのシナリオをシミュレーションした。MAPEを用いたモデル検証は、人口および発電由来排出変数について許容可能な歴史的適合を示した。結果は、ベースラインが弱い政策圧力の下で高排出経路に従うことを示す。2030年シナリオは排出量を250 MtCO2目標を下回る196.42 MtCO2に削減する。しかし、2060年シナリオは依然として127 MtCO2eの残存排出量を残し、ネットゼロ目標が完全には達成されないことを示している。これらの知見は、炭素政策が中期には有効であるが、長期的な排出削減には石炭火力の段階的削減、再生可能エネルギーの拡大、MRV、執行、および移行資金とのより強力な統合を必要とすることを示唆する。

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。

📄 Abstract(原文)

Climate change has increased the urgency of strengthening greenhouse gas (GHG) mitigation policies in energy systems. In Indonesia, the electricity generation subsector is strategically important because it remains closely linked to fossil fuel use while also becoming a central arena of national energy transition policy. This study aims to develop a system dynamics model for simulating the effect of carbon policy on GHG emissions in Indonesia's electricity generation subsector, evaluating the effectiveness of existing carbon policy pathways, and formulating policy directions based on scenario results and policy lessons from selected countries. The study applies a quantitative system dynamics approach using Causal Loop Diagram and Stock and Flow Diagram modelling in Vensim. The model represents interactions among demographic drivers, electricity demand, fossil and renewable generation capacity, fossil fuel consumption, carbon policy variables, and GHG emissions. Three scenarios were simulated: a baseline scenario, a 2030 medium-term target scenario, and a 2060 Net Zero Emission scenario. Model validation using MAPE indicated acceptable historical fit for population and power-generation emission variables. The results show that the baseline follows a high-emission pathway under weak policy pressure. The 2030 scenario reduces emissions to 196.42 MtCO2, below the 250 MtCO2 target. However, the 2060 scenario still leaves 127 MtCO2e of residual emissions, indicating that the Net Zero target is not fully achieved. The findings suggest that carbon policy is effective in the medium term but requires stronger integration with coal phase-down, renewable expansion, MRV, enforcement, and transition finance for long-term mitigation.

🔗 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。