再生可能エネルギー移行の多基準評価：統合MCDMベンチマーキング手法

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

🔬研究者:Methodological framework for multi-criteria assessment of energy transitions, applicable to other country sets and indicators.

🏢実務担当者:Benchmarking tool to assess corporate or national renewable energy performance relative to peers, informing strategy and reporting.

🏛政策担当者:Evidence on relative performance of G7 countries in renewable transition, useful for policy prioritization and international cooperation.

世界のエネルギーシステムは、各国が脱炭素化を追求しつつ、エネルギー安全保障と経済的レジリエンスを確保する中で、構造的変革を遂げている。しかし、再生可能エネルギー移行のパフォーマンスは、既存のエビデンスが単一指標、設備容量ベースの尺度、または孤立した政策次元に断片化されていることが多く、一方で移行の成果は複数の環境的、経済的、制度的、技術的、およびコスト関連要因によって形成されるため、評価が困難なままである。本研究は、統合された多基準意思決定フレームワークを通じてG7経済圏全体の再生可能エネルギー移行パフォーマンスをベンチマークすることにより、このギャップに対処する。提案手法は、客観的な基準重み付けのための距離ベースCRITIC（D-CRITIC）と、妥協ベースのランキングのためのCOBRAを組み合わせ、異質な移行指標を透明な国間比較に変換する。14の指標と7つのG7経済圏をカバーする二次データセットを用いて、フレームワークはまず国間の分散と距離ベースの基準間依存性から客観的な基準重みを導出し、次に正の理想解、負の理想解、および平均解からの妥協距離を測定することによって国をランク付けする。再生可能エネルギーの普及率、環境圧力、経済状況、ガバナンス能力、技術コストの実現可能性、およびイノベーション能力にわたる14の指標を用いて、D-CRITICの結果は、CO2排出量（一人当たり）を最も情報量の多い基準として特定し、次いでバイオエネルギーによる発電量の割合、再生可能源からの一次エネルギー消費の割合、および太陽光LCOEが続く。COBRAベースの評価では、カナダが1位となり、以下、英国、イタリア、ドイツ、日本、米国、フランスと続く。ロバスト性および感度分析は、代替のMCDM手法全体でランキングパターンに広範な一貫性を示す一方、重み摂動テストは、基準重みの±5%および±10%の相対変化の下でランキングが不変のままであることを確認する。これらの知見は、より強力な再生可能エネルギー移行パフォーマンスが、単一の指標における優位性ではなく、排出削減、再生可能エネルギーの普及、技術コストの実現可能性、制度的能力、およびイノベーション関連条件にわたるバランスの取れた進展と関連していることを示している。提案されたフレームワークは、再生可能エネルギー移行のベンチマークとエビデンスに基づく政策学習のための透明で再現可能なツールを提供する一方、結果は、特定の政策手段の因果評価ではなく、選択されたデータセットと基準の下での横断的な比較パフォーマンスとして解釈されるべきである。

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。

The global energy system is undergoing a structural transformation as countries pursue decarbonization while safeguarding energy security and economic resilience. However, renewable energy transition performance remains difficult to assess because existing evidence is often fragmented across single indicators, capacity-based measures, or isolated policy dimensions, while transition outcomes are shaped by multiple environmental, economic, institutional, technological, and cost-related factors. This study addresses this gap by benchmarking renewable energy transition performance across G7 economies through an integrated multi-criteria decision-making framework. The proposed methodology combines distance-based CRITIC (D-CRITIC) for objective criteria weighting and COBRA for compromise-based ranking to translate heterogeneous transition indicators into transparent cross-country comparisons. Using a secondary dataset covering fourteen indicators and seven G7 economies, the framework first derives objective criterion weights from cross-country dispersion and distance-based inter-criteria dependence, and then ranks countries by measuring their compromise distances from positive ideal, negative ideal, and average solutions. Using fourteen indicators spanning renewable energy penetration, environmental pressure, economic conditions, governance capacity, technology cost feasibility, and innovation capability, the D-CRITIC results identify CO2 emissions per capita as the most informative criterion, followed by the share of electricity generated by bioenergy, the share of primary energy consumption from renewable sources, and solar LCOE. The COBRA-based assessment ranks Canada first, followed by the United Kingdom, Italy, Germany, Japan, the United States, and France. Robustness and sensitivity analyses show broad consistency in ranking patterns across alternative MCDM methods, while weight perturbation tests confirm that the ranking remains unchanged under ±5% and ±10% relative changes in criterion weights. These findings indicate that stronger renewable energy transition performance is associated with balanced progress across emissions reduction, renewable energy penetration, technology cost feasibility, institutional capacity, and innovation-related conditions, rather than superiority in a single indicator. The proposed framework offers a transparent and replicable tool for renewable energy transition benchmarking and evidence-based policy learning, while the results should be interpreted as cross-sectional comparative performance under the selected dataset and criteria rather than as a causal evaluation of specific policy instruments.

• openalex https://doi.org/10.3390/math14142651first seen 2026-08-10 04:43:57