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タイの農業食品加工産業におけるカーボンニュートラル移行の限界削減費用曲線：バイオ・サーキュラー・グリーン経済への定量的経路

Marginal abatement cost curves for carbon-neutral transition in Thailand’s agri-food processing industry: quantitative pathways toward bio-circular-green economy alignment (原題)

Phutthichai Amornwattahcharoenchai, Konpapha Jantapoon

Frontiers in Sustainable Food Systems📚 査読済 / ジャーナル2026-05-28#エネルギー転換
DOI: 10.3389/fsufs.2026.1842024
原典: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1842024

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究はタイの農業食品加工5サブセクターの限界削減費用曲線を構築。Scope1・2排出量は年間8,737ktCO2e、バイオマスコージェネレーション等でNDC目標超の削減が可能。BCG Alignment Indexを提案し政策マトリクスを提供。

English

This study constructs marginal abatement cost curves for five Thai agri-food sub-sectors. Total Scope 1&2 emissions are 8,737 ktCO2e/year. Abatement measures like biomass cogeneration can exceed NDC targets at negative or near-zero cost. A BCG Alignment Index is introduced for policy guidance.

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

タイのBCG経済戦略に沿った産業脱炭素化の定量分析であり、日本の農林水産セクターのGX政策や食品加工業の排出削減策の参考になる。特に負コスト対策の特定は日本の食料産業のエネルギー転換に示唆を与える。

In the global GX context

This paper provides sector-wide MAC curves for Thailand's agri-food industry, linking to NDC targets and a national circular economy strategy. It offers replicable methodology for developing countries and contributes to the global literature on cost-effective industrial decarbonization. The emissions dataset aids voluntary carbon disclosure in trade.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel MAC curve methodology with uncertainty quantification for agri-food sectors, useful for cross-country comparisons.

🏢実務担当者:The emissions baseline and abatement cost data can support Thai food exporters in voluntary carbon footprint disclosure.

🏛政策担当者:Delivers an actionable policy matrix for aligning industrial strategy with NDC targets under the BCG framework, highlighting cost-negative measures.

📄 抄録（日本語訳）

タイの農産食品加工部門は産業由来の温室効果ガス（GHG）排出の重要な発生源であるが、部門レベルの脱炭素化オプションの費用対効果は、査読付き文献において未だ定量化されていない。このエビデンスのギャップは、タイのBio-Circular-Green（BCG）経済戦略および2030年までに33.3%のGHG削減を目指す国が決定する貢献（NDC）目標の下でのエビデンスに基づく政策設計を妨げている。 本研究は、タイの主要な農産食品加工5つのサブセクター（サトウキビ加工、キャッサバ澱粉製造、精米、缶詰果実、冷凍水産加工）について、国家エネルギー監査報告書、GHGインベントリ、およびIPCC排出係数からの二次データのみを用いて、部門固有の限界削減費用（MAC）曲線を構築する。サブセクターごとに8つの削減対策が評価される。パラメータの不確実性はモンテカルロシミュレーションによって範囲が設定される。複合BCG整合性指標（BCG-AI）が導入され、BCGフレームワークのBio、Circular、Greenの各次元にわたって各サブセクターを評価する。 5つのサブセクターからのScope 1および2のGHG総排出量は、年間8,737 ktCO₂eと推定される。MAC値は、サトウキビ加工におけるバイオマス熱電併給のCO₂換算トン当たり−14.2米ドルから、冷凍水産におけるコールドチェーン電化のCO₂換算トン当たり+42.5米ドルの範囲である。整合的移行シナリオでは、推定削減量は3,399 ktCO₂e（90%不確実性区間：2,780〜3,910 ktCO₂e）となり、約2,910 ktCO₂eという分析上の代理部門別NDC目標を上回る。BCG先進ステータス（BCG-AI > 70）を達成するサブセクターはない。 本研究は、国際的な査読付き文献に掲載されたタイの農産食品加工産業に関する初の部門横断的MAC曲線分析の一つを提示する。NDCに整合的な削減は、バイオガス回収とバイオマス熱電併給を通じて、マイナスまたはゼロに近い純費用で技術的に達成可能であり、本研究の知見は、BCG産業戦略のための実行可能な政策マトリクスと、国際的な炭素取引ガバナンスが進化する中でタイの食品輸出企業が自主的なカーボンフットプリント開示に使用できる基準排出原単位データセットを提供する。

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）

Thailand’s agri-food processing sector is a significant source of industrial greenhouse gas (GHG) emissions, yet the cost-effectiveness of sector-level decarbonisation options remains unquantified in the peer-reviewed literature. This evidence gap hinders evidence-based policy design under Thailand’s Bio-Circular-Green (BCG) Economy strategy and its Nationally Determined Contribution (NDC) target of 33.3% GHG reduction by 2030. This study constructs sector-specific Marginal Abatement Cost (MAC) curves for five major Thai agri-food processing sub-sectors (sugarcane processing, cassava starch manufacturing, rice milling, canned fruit, and frozen seafood processing) using exclusively secondary quantitative data from national energy audit reports, GHG inventories, and IPCC emission factors. Eight abatement measures are evaluated per sub-sector. Parameter uncertainty is bounded through Monte Carlo simulation. A composite BCG Alignment Index (BCG-AI) is introduced to score each sub-sector across the Bio, Circular, and Green dimensions of the BCG framework. Total Scope 1 and 2 GHG emissions from the five sub-sectors are estimated at 8,737 ktCO₂e per year. MAC values range from −14.2 USD per tonne CO₂ equivalent for biomass cogeneration in sugarcane processing to +42.5 USD per tonne CO₂ equivalent for cold-chain electrification in frozen seafood. The Aligned Transition scenario yields an estimated abatement of 3,399 ktCO₂e (90% uncertainty interval: 2,780–3,910 ktCO₂e), exceeding an analytical proxy sector-level NDC target of approximately 2,910 ktCO₂e. No sub-sector achieves BCG Advanced status (BCG-AI > 70). This study presents one of the first sector-wide MAC curve analyses for Thailand’s agri-food processing industry published in the international peer-reviewed literature. NDC-consistent abatement is technically achievable at negative or near-zero net cost through biogas recovery and biomass cogeneration, and the findings deliver an actionable policy matrix for BCG industrial strategy and a baseline emissions-intensity dataset that Thai food exporters can use for voluntary carbon footprint disclosure as international carbon trade governance evolves.

🔗 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。