Emissions trading and technology deployment in an energy-systems "bottom-up" model with technology learning

日本語

本論文は、技術学習効果を組み込んだボトムアップ型エネルギーシステムモデルを用いて、排出権取引（ETS）が技術導入に与える影響を分析する。ETSの価格シグナルが低炭素技術の普及を促進し、学習効果によるコスト低減がさらなる導入を加速する可能性を示す。政策設計への示唆を提供する。

English

This paper analyzes the impact of emissions trading (ETS) on technology deployment using a bottom-up energy systems model that incorporates technology learning. It shows that ETS price signals can promote low-carbon technology adoption, and learning effects can further accelerate deployment through cost reductions. Provides insights for policy design.

日本のGX文脈において

日本では、GX推進法に基づく排出量取引制度の本格稼働が予定されており、本モデル分析は制度設計や技術導入シナリオの検討に示唆を与える。特に、技術学習を考慮した費用対効果の評価は、日本のエネルギー政策や産業競争力の議論に有用である。

In the global GX context

Globally, emissions trading systems (ETS) are expanding, and this model-based analysis offers insights into how technology learning can enhance the effectiveness of carbon pricing. It contributes to the literature on climate policy design and low-carbon technology diffusion, relevant for ETS implementation in various jurisdictions.