The impact of the carbon emissions trading scheme on corporate debt maturity structure: evidence from double machine learning
炭素排出権取引制度が企業の債務満期構造に与える影響：ダブル機械学習による実証 (AI 翻訳)
Xiaoqin Lu, Tianfen Yu, Yuanjun Huang, Mingchuan Peng
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、炭素排出権取引制度（ETS）が企業の債務満期構造に与える影響を、ダブル機械学習を用いて分析した。ETSの導入が企業の短期債務比率を増加させる可能性を示唆し、気候政策が企業財務に与える影響を明らかにした。
English
This study uses double machine learning to examine the impact of carbon emissions trading schemes (ETS) on corporate debt maturity structure. It finds that ETS may increase firms' reliance on short-term debt, highlighting how climate policy affects corporate finance.
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
日本でもカーボンプライシングの導入が進む中、本研究成果はETSが企業の資金調達行動に与える示唆を提供する。特に、債務満期構造の変化は企業の財務健全性や投資行動に影響し得るため、政策設計や企業対応の参考となる。
In the global GX context
As carbon pricing expands globally, this study provides causal evidence on how ETS reshapes corporate debt structure, a critical but underexplored channel of climate policy transmission. It informs regulators and firms about potential financial stability implications.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a novel application of double machine learning for causal inference in climate finance, contributing to the literature on carbon pricing and corporate finance.
🏢実務担当者:Corporate treasurers and CFOs can use these insights to anticipate how carbon markets might alter their debt maturity choices and liquidity management.
🏛政策担当者:Highlights that carbon pricing can influence corporate leverage, which may have implications for financial stability and the design of carbon market regulations.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1080/13504851.2026.2650114first seen 2026-05-05 22:40:06
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