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Net-zero compatible development pathways in Argentina, Brazil, China, India, Indonesia, Mexico and South Africa: lessons for short-term actions

アルゼンチン、ブラジル、中国、インド、インドネシア、メキシコ、南アフリカにおけるネットゼロ対応開発経路：短期的行動への教訓 (AI 翻訳)

Yann Briand, Johannes Svensson, Clara Lepin, H. Waisman, Chris Bataille, Lukytawati Anggraeni, Vidhee Avashia, Aliosha Nicolás Behnisch, Rizaldi Boer, Daniel Buira, Savahna De Kock, Retno Gumilang Dewi, C. Dubeux, Amit Garg, Thalia Hernandez, F. Lallana, E. L. La Rovere, Bryce McCall, M. Recalde, Ucok Welo Risma Siagian +5

Climate Policy📚 査読済 / ジャーナル2026-02-10#エネルギー転換Origin: Global
DOI: 10.1080/14693062.2026.2624246
原典: https://doi.org/10.1080/14693062.2026.2624246

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、7つの新興国（アルゼンチン、ブラジル、中国、インド、インドネシア、メキシコ、南アフリカ）を対象に、深層脱炭素化経路（DDP）イニシアチブの手法を用いて、各国の事情に即したネットゼロ経路を提示する。最終エネルギー消費の抑制、化石燃料の段階的削減、炭素吸収源の拡大など共通変革を明らかにし、短期的政策として、既存の低炭素ソリューションの展開、ロックイン回避、社会経済的課題への対応を提言する。

English

This paper presents national net-zero pathways for seven emerging economies (Argentina, Brazil, China, India, Indonesia, Mexico, South Africa) using the Deep Decarbonization Pathways (DDP) methodology. It identifies common transformations including moderation of final energy use, fossil fuel phase-down, and increased carbon sinks. Key policy insights include deploying existing low-carbon solutions, avoiding lock-ins, and managing socio-economic challenges of the 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実現に向けて、途上国との国際協力や技術移転が重要である。本論文は新興国のネットゼロ経路の具体像と政策枠組みを提供し、日本の国際的な脱炭素協力戦略の参考となる。

In the global GX context

This paper provides robust, nationally-tailored net-zero pathways for major emerging economies, offering transferable policy insights for global decarbonization. It reinforces the need for long-term planning and short-term actions, relevant for countries implementing their own net-zero strategies under the Paris Agreement.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework (DDP) for developing national net-zero scenarios and comparative analysis across seven emerging economies.

🏢実務担当者:Offers concrete policy insights for sectors like power, transport, and land use to initiate near-term emission reductions while avoiding long-term lock-ins.

🏛政策担当者:Highlights the need for updated policy instruments, long-term perspective in short-term decisions, and managing socio-economic transitions in net-zero planning.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 世界的なカーボンニュートラル目標は、パリ協定の気候目標の重要な成果である。その国家レベルへの適用は、それ以来、気候政策の中心となっており、特に、各国のコミットメントは長年にわたって増加してきた。しかし、各国の事情の具体性を捉えた、ネットゼロへの国家経路に関する科学的に頑健で政策に関連する証拠は依然として限られている。そのような洞察は、カーボンニュートラルの誓約が信頼でき、実行可能であることを確実にするために極めて重要である。本稿は、Deep Decarbonization Pathways（DDP）イニシアチブの下で開発された方法論的アプローチを提示するものであり、これは、国内の専門家による、カーボンニュートラルと整合的な長期的変革を探求する国家シナリオの作成を支援し、多数の意思決定者とのカーボンニュートラルに関する建設的な対話を可能にすることを目的とする。我々は、この方法で開発された7つの大規模新興経済国のカーボンニュートラルシナリオ結果を提示する。それらは、各国が自国の事情を考慮し、主要な国内社会経済的優先事項を維持する方法で、どのようにネットゼロへの独自の経路を定義できるかを示している。それらは、国固有のパターンを示す一方で、最終エネルギー消費の抑制、あらゆる用途での化石燃料使用の着実な減少と低GHGエネルギー形態への代替、多様な土地利用における吸収能力の着実な増加を含む、カーボンニュートラルのための主要な共通変革も浮き彫りにする。これらのネットゼロ変革を引き起こすために、国内の公的意思決定者は、以下の3つの政策洞察に従って国家開発政策パッケージを進化させるべきである。主要な政策洞察 商業的に利用可能で低炭素な解決策が存在し、短期的な排出削減が最も多く得られる部門（発電、旅客輸送、土地利用部門）において、既存の経済的および非経済的政策手段を更新する。国家のネットゼロ変革における慣性を分析し、ロックインを回避するための措置を実施し、全部門におけるより深く長期的な排出削減を達成するために必要な新たなインフラ、技術、ライフスタイル、制度を開発し奨励する。これは、短期的な決定を行う際に長期的な政策視点を持つことの重要性を強化する。移行の社会経済的課題を管理し、経済システムにおける構造的変化に伴う措置を気候政策パッケージに採用し、ネットゼロへの望ましい移行を確実にする。

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）

ABSTRACT The global carbon neutrality objective is a key upshot of the Paris Agreement climate goals. Its translation to the national level has been central to climate policy since then and, notably, country commitments have flourished over the years. However, there is still limited scientifically robust and policy-relevant evidence on national pathways to net-zero that captures the specifics of national circumstances. Such insights would be critical to ensure that carbon neutrality pledges are credible and actionable. This paper presents the methodological approach developed under the Deep Decarbonization Pathways (DDP) initiative to support the elaboration by in-country experts of national scenarios exploring long-term transformations consistent with carbon neutrality, and to enable a constructive dialogue on carbon neutrality with a large set of decisionmakers. We present carbon neutrality scenario results for 7 large emerging economies developed with this method. They display how each country can define its own pathway to net-zero, considering its national circumstances and in a way that preserves key domestic socio-economic priorities. They display some country-specific patterns but also highlight key common transformations for carbon neutrality, including moderation of final energy uses, a steady decrease in the use of fossil fuels for all purposes and substitution of low GHG energy forms, and a steady increase in the absorption capacities in diverse land uses. To trigger these net-zero transformations, national public decision makers should evolve national development policy packages according to the three following policy insights. Key Policy Insights Update existing economic and non-economic policy instruments in sectors where commercially available and low-carbon solutions exist and most short-term emission reductions are available: power generation, passenger transport, and the land use sector. Analyse inertias in national net-zero transformations and implement measures to avoid lock-ins, develop and encourage new infrastructure, technologies, lifestyles and institutions that are necessary to achieve deeper and longer-term emission reductions in all sectors. It reinforces the importance of having a long-term policy perspective when taking short-term decisions. Adopt measures in climate policy packages to manage the socio-economic challenges of the transition and accompany structural changes in the economic systems to ensure a desirable transition to net-zero.

🔗 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。