Carbon pricing under climate uncertainty: A dynamic climate-economy approach
気候不確実性下の炭素価格：動的気候経済アプローチ (AI 翻訳)
Shuhua Zhang, Tong Wang, Yulu Ma, Xinyu Wang, Xinyi Kang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は気候変動の不確実性を考慮した炭素価格の最適設計を動的気候経済モデルで分析する。不確実性が炭素価格経路に与える影響を定量的に評価し、政策への示唆を提供する。
English
This paper analyzes optimal carbon pricing under climate uncertainty using a dynamic climate-economy model. It quantifies how uncertainty affects carbon price pathways and provides policy insights.
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
日本では2026年以降の排出量取引制度本格化に向け、炭素価格の設計が重要課題。本稿は不確実性下の理論的枠組みを提供し、日本の制度設計に示唆を与える。
In the global GX context
Carbon pricing is central to global climate policy, with many jurisdictions implementing or expanding carbon taxes and ETS. This paper's dynamic approach under uncertainty informs robust policy design relevant for TCFD, ISSB, and transition finance frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A theoretical model for optimal carbon pricing under uncertainty, offering a foundation for further empirical and policy analysis.
🏢実務担当者:Limited direct application, but the insights on price pathways can inform corporate internal carbon pricing strategies.
🏛政策担当者:Provides a rigorous framework for designing carbon pricing mechanisms that are resilient to climate uncertainty.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.chaos.2026.117980first seen 2026-05-14 23:03:16
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。