Optimization of Carbon Emission Reduction Task Allocation in China (2020–2030): A Cost-Based Inter-Provincial Cooperation Mechanism

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

🔬研究者:Provides a model for cost-effective allocation of emission reduction tasks across heterogeneous regions, useful for studying cooperative carbon policies.

🏢実務担当者:Offers a methodology for firms or regions to assess potential cost savings from collaborating on abatement efforts.

🏛政策担当者:Demonstrates the trade-offs between efficiency and timely peak emissions, informing the design of regional cooperation mechanisms.

国連の持続可能な開発目標（特にSDG 13とSDG 17）の世界的な義務と、COPサミットで設定された気候目標に後押しされ、中国は2030年までの炭素ピーク達成を目指しているが、削減能力における地域間の著しい格差により大きな課題に直面している。本稿は、炭素排出削減（CER）タスクの配分を最適化するための、コストに基づく省間協力メカニズムを提案する。限界削減費用曲線モデルを用いて、様々な協力シナリオの下で2020年から2030年までの省別CERタスクをシミュレーションする。結果は以下のことを示している：（1）協力は、独立実施と比較して国の総削減コストを大幅に削減する。具体的には、協力割合が高い場合（80%）、コスト削減率は約60～70%に達し得る。（2）経済効率と地域のピーク目標の間にはトレードオフが存在する。2020年から2028年には80%の協力割合が経済的に最適であり、2029年から2030年には60%の割合が最適である一方、最終的には40%の協力割合が、ほとんどの省が2030年までに炭素ピークを達成することを確保するためのバランスの取れた最適比率として推奨される。（3）本メカニズムは、地域間の削減コストの格差を効果的に縮小する。地域間気候協力のためのスケーラブルなパラダイムを提供することにより、本研究はCOPコミットメントを果たし、世界的なSDGsを推進するための差別化された協力戦略を設計するための理論的基盤を提供する。

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。

Driven by the global mandates of the United Nations Sustainable Development Goals (particularly SDG 13 and SDG 17) and the climate targets established at COP summits, China strives to achieve its carbon peaking target by 2030 but faces significant challenges due to substantial regional disparities in abatement capacities. This paper proposes a cost-based inter-provincial cooperation mechanism to optimize carbon emission reduction (CER) task allocation. Using a marginal abatement cost curve model, we simulate provincial CER tasks from 2020 to 2030 under various cooperation scenarios. The results indicate that: (1) Cooperation significantly reduces the national total abatement cost compared to independent implementation. Specifically, the cost-saving ratio can reach approximately 60–70% when the cooperation proportion is high (80%). (2) There is a trade-off between economic efficiency and regional peaking targets. While an 80% cooperation proportion is economically optimal for 2020–2028, and a 60% proportion for 2029–2030, a 40% cooperation proportion is ultimately recommended as the balanced optimal ratio to ensure that most provinces achieve their carbon peaks before 2030. (3) The mechanism effectively narrows the disparity in abatement costs across regions. By offering a scalable paradigm for inter-regional climate collaboration, this study provides a theoretical basis for designing differentiated cooperation strategies to fulfill COP commitments and advance the global SDGs.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18073455first seen 2026-05-17 06:53:56