gxceed
← 論文一覧に戻る

Supporting Renewable Energy or Carbon Capture: How Can It Change the Energy Transition?

再生可能エネルギーまたは炭素回収貯留（CCS）の支援：エネルギー転換をどう変えるか？ (AI 翻訳)

Abdullah Abdulaziz Aljarboua, Ryan Alyamani, Olivier Durand-Lasserve

ジャーナル2026-06-14#エネルギー転換Origin: Global対象セクター: power
DOI: 10.30573/ks--2026-dp25
原典: https://doi.org/10.30573/ks--2026-dp25

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はKAPSARCの多地域部分均衡エネルギーシステムモデルを用いて、再生可能エネルギーとCCSへの補助金が世界の脱炭素経路に与える影響を分析する。補助金の種類によりエネルギー転換の速度と構成が大きく変わることを示す。

English

Using KAPSARC's multi-region partial-equilibrium energy system model, this paper analyzes how subsidies for renewable energy and carbon capture and storage (CCS) reshape global decarbonization pathways. It finds that the type of support significantly influences the pace and composition of the energy transition.

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

日本はGX政策で再生可能エネルギーとCCSの両方を推進中。本論文の知見は、補助金設計の最適化や技術ポートフォリオの検討に示唆を与える。

In the global GX context

This paper contributes to the global debate on technology-specific versus neutral support policies for net-zero transitions. It provides quantitative evidence on how subsidies for renewables and CCS interact in shaping decarbonization pathways.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comparative analysis of subsidy impacts using a well-known energy system model.

🏢実務担当者:Offers insights for corporate strategy on technology planning and policy engagement.

🏛政策担当者:Highlights the trade-offs in subsidizing different clean technologies and their system-level effects.

📄 Abstract（原文）

Long-term global energy scenarios show how targeted support for specific technologies can shape pathways to net-zero emissions. Using KAPSARC’s multi-region partial-equilibrium energy system model, this paper examines how subsidies for renewable energy and carbon capture and storage (CCS) reshape global decarbonization pathways.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。