Green Bond Issuance and Carbon Emissions: Can Causal Machine Learning Inform Forward-Looking Policy Decisions?

日本語

本研究は、グリーンボンド発行が企業の炭素排出削減に与える因果効果を、機械学習を用いて推定する手法を提案する。政策立案者が実証的なエビデンスに基づいて将来の政策を設計するための枠組みを提供する。グリーンボンド市場の有効性評価に新たな視点をもたらす。

English

This study proposes a causal machine learning approach to estimate the causal effect of green bond issuance on corporate carbon emission reductions. It provides a framework for policymakers to design forward-looking policies based on empirical evidence, offering new insights into the effectiveness of green bond markets.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ基準の導入や有価証券報告書へのサステナビリティ情報開示が進む中、グリーンボンドのインパクト評価は投資家対応の重要な要素となっている。本手法は、発行体の実際の排出削減効果を因果推論で検証する点で、実務と政策の連携に寄与する。

In the global GX context

Globally, the growth of green bonds calls for rigorous impact assessment. This paper's use of causal machine learning directly addresses the need for evidence-based policy in the context of transition finance and climate disclosure frameworks like TCFD and CSRD.