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J-GLOBAL ID：201502203133287963   整理番号：15A1268994

中国では,風力エネルギーが,いつグリッドパリティを実現できるであろうか?:技術的学習と気候変動ファイナンスとの連携

When will wind energy achieve grid parity in China? - Connecting technological learning and climate finance

著者 (4件)： YAO Xilong (Coll. of Economics and Management, Taiyuan Univ. of Technol., CHN) ,  LIU Yang (School of Management, Harbin Inst. of Technol., Harbin, CHN) ,  LIU Yang (Dep. of Economics, Ecole Polytechnique, Palaiseau, FRA) ,  QU Shiyou (Harbin Inst. of Technol., Weihai Campus, CHN)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 160  ページ： 697-704  発行年： 2015年12月15日 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国は,風力エネルギー展開に関する野心的な計画を採択した。本稿は,学習曲線理論を用いて,風力電力用のグリッドパリティをサポートするための財政オプションについて,調査した。まず,2004-2011年の期間にわたる中国の30省の1207もの風力プロジェクトからの情報から構成されるパネルデータセットを基に,本調査は,陸上の風力技術の学習率が約4.4%であると,実験的に推定した。この低い学習率を考慮すると,グリッドパリティを実現するには,石炭発電コストを増加させるために,13E/トンCO₂eでの炭素価格設定政策が,必要とされる。あるいは,炭素価格がなければ,8.9%の学習率が,必要となるはずである。次に,本調査では,技術学習に関する動的フレームワーク内での追加の資本助成金の変化を評価した。この学習投資から得られた暗黙的な平均CO₂削減コストは,損益分岐時間周期にわたって,約16E/トンCO₂eであると推定された。この知見は,このエネルギー転換におけるパラダイムシフトをサポートするよう,直接的な資金供給を可能とする方法で,気候変動ファイナンスを設計できることを示唆している。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *中華人民共和国 ,  *風力発電 ,  *価格 ,  接続 ,  *補助金 ,  金融
準シソーラス用語： 中国 ,  *炭素価格 ,  グリッド接続 ,  助成金 ,  気候変動ファイナンス ,  ファイナンス

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国 ,  風力エネルギー ,  グリッドパリティ ,  学習 ,  気候変動 ,  ファイナンス ,  連携