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A Game Theory Approach for India to Reach Carbon Neutrality

インドがカーボンニュートラルを達成するためのゲーム理論アプローチ (AI 翻訳)

Akanksha Singh, S. Kumari, Shiv Lal, Magdalena Radulescu

International Journal of Energy Research📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#CCUS
DOI: 10.1155/er/7824211
原典: https://doi.org/10.1155/er/7824211

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、インドのカーボンニュートラル達成に向けて、CCUSと再生可能エネルギー（REW）の比較評価を行った。デルファイ法とファジーAHP、ゲーム理論を統合したハイブリッドフレームワークを提案し、専門家の合意に基づく評価基準の重要度を分析。その結果、CCUSはCO2削減と技術成熟度で優れる一方、REWはコスト効率と社会的受容性で優位であることが判明した。ゲーム理論モデルからは、政府がCCUSを支援し産業がREWに投資する戦略が最適であることが示された。

English

This study proposes a hybrid decision-making framework combining Delphi, FAHP, and game theory to evaluate CCUS vs renewable energy for India's carbon neutrality. Results show CCUS excels in CO2 reduction and technological maturity, while renewables are superior in cost-effectiveness and scalability. The game theory model suggests optimal policy-industry strategy: government support for CCUS and industry investment in renewables.

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

本論文はインドを対象としているが、CCUSと再生可能エネルギーの比較評価手法は、日本のGX政策における技術選択の参考になる。特に、政府と産業の協力戦略をゲーム理論で分析した点は、日本の産学官連携にも示唆を与える。

In the global GX context

This paper adds to the literature on technology pathways for developing countries' decarbonization. It demonstrates a structured approach combining expert elicitation and game theory to inform policy-industry coordination, relevant for global south and emerging economies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper provides a novel hybrid methodology for evaluating CCUS vs renewables, useful for researchers in energy transitions.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can learn from the game theory insights on policy-industry collaboration for technology deployment.

🏛政策担当者:Policymakers can use the dual-technology strategy recommendation to balance investments in CCUS and renewables.

📄 抄録（日本語訳）

インドのカーボンニュートラル追求には、新興の緩和技術、特に炭素回収・利用・貯留（CCUS）と再生可能エネルギー（REW）の徹底的な評価が必要である。本研究は、デルファイ法、ファジィ階層分析法（FAHP）、ゲーム理論、および通常シナリオ（BAU）を統合したハイブリッド意思決定フレームワークを導入し、これらの技術の比較実現可能性を評価する。デルファイ法を用いて、専門家はCO 2 削減、コスト、技術成熟度、社会的受容性、拡張性という最も重要な評価基準について合意に達した。次に、FAHPを用いて、これらの要因を重要度の順にランク付けした。結果は、CCUSがCO 2 削減と技術向上において優れている一方、REWが費用対効果、社会的受容性、拡張性において優れていることを示している。ゲーム理論モデルは、政府がCCUSを支援し、産業界がREWに資金を投入する場合が最良の政策・産業戦略であることを示している。これは、異なるグループが協力することの重要性を示している。BAUシナリオにおける予測電力需要とCO 2 排出量は、2068年までに大幅な増加を示唆しており、二重技術戦略が必要である。この研究は、CCUSインフラへの賢明な公的支出と、REWのより迅速な導入を求めている。制約には、専門家評価への依存と、ステークホルダーの関与を最も基本的なレベルにまで縮小することが含まれる。

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）

India’s pursuit of carbon neutrality requires a thorough evaluation of emerging mitigating technologies, particularly carbon capture, utilisation and storage (CCUS) and renewable energy (REW). This study introduces a hybrid decision‐making framework that integrates the Delphi technique, fuzzy analytical hierarchy process (FAHP), game theory and business‐as‐usual (BAU) to assess the comparative feasibility of these technologies. Using the Delphi technique, experts came to a consensus on the most important evaluation criteria for CO 2 reduction, cost, technological maturity, public acceptance and scalability. Then, using FAHP, they ranked these factors in order of importance. The results show that CCUS is better at reducing CO 2 and improving technology, whereas REW is better at being cost‐effective, accepted by society and scalable. The game theory model shows that the best policy‐industry strategy is when the government supports CCUS and the industry puts money into REW. This shows how important it is for different groups to work together. Projected electricity demand and CO 2 emissions in a BAU scenario suggest a considerable increase by 2068, necessitating a dual‐technology strategy. The research calls for smart public spending on CCUS infrastructure together with faster adoption of REW. Constraints include reliance on expert evaluation and the reduction of stakeholder engagement to their most basic level.

🔗 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。