炭素価格の不確実性と余剰排出枠の現金化の下での企業排出削減努力の確率的制御

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

🔬研究者:Provides a stochastic control model integrating carbon price uncertainty and endogenous abatement capacity, offering a foundation for further theoretical work on firm-level carbon management.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the model's insights to optimize abatement investment strategies under carbon pricing regimes with allowance trading.

🏛政策担当者:Regulators designing carbon markets should consider that partial monetization of surplus allowances can shift firms from passive compliance to active low-carbon investment.

本研究は、炭素価格の不確実性下における企業の排出削減決定問題を、連続時間確率制御モデルとして定式化する。この目的のため、炭素価格は幾何ブラウン運動としてモデル化され、一方で排出削減能力は費用のかかる努力を通じて蓄積され、時間とともに減耗する。具体的には、企業は、排出枠の購入費用、コンプライアンス関連の罰則、排出削減費用、および余剰排出枠からの潜在的な収益を考慮に入れつつ、期待割引利益を最大化するように排出削減努力を選択する。本論文は、確率的な炭素価格、内生的な排出削減能力の蓄積、排出枠不足・排出枠超過の非対称性、および余剰排出枠の現金化を、統合された企業排出削減フレームワークに組み込むことにより貢献する。動的計画法の原理を適用して、対応するハミルトン–ヤコビ–ベルマン方程式が導出され、有界な最適排出削減努力がフィードバック形式で特徴付けられる。結果として得られる非線形HJB方程式は一般に閉形式解を持たないため、数値解析には減衰政策反復法を伴う有限差分スキームが使用される。結果は、最適な排出削減努力が状態に強く依存することを示している。より高い炭素価格は排出枠不足領域における排出削減インセンティブを強化するが、余剰排出枠を現金化できない場合、排出削減努力は排出中立性に達した後に急激に低下する。さらに、余剰排出枠の部分的な現金化は、余剰領域における排出削減努力を大幅に増加させ、企業の行動を受動的なコンプライアンスから積極的な低炭素投資へと転換させ得る。全体として、これらの発見は、余剰排出枠の現金化が、炭素価格の不確実性下における企業の排出削減インセンティブを維持する上で重要な役割を果たすことを示唆している。

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。

This study formulates a corporate abatement decision problem under carbon price uncertainty as a continuous-time stochastic control model. To this end, the carbon price is modeled as a geometric Brownian motion, while abatement capacity is accumulated through costly effort and depreciates over time. Specifically, the firm chooses its abatement effort to maximize expected discounted profits while accounting for allowance purchasing costs, compliance-related penalties, abatement costs, and potential revenues from surplus allowances. The paper contributes by integrating stochastic carbon prices, endogenous abatement-capacity accumulation, allowance-shortage/allowance-surplus asymmetry, and surplus allowance monetization into a unified corporate abatement framework. Applying the dynamic programming principle, the associated Hamilton–Jacobi–Bellman equation is derived, and the bounded optimal abatement effort is characterized in feedback form. Since the resulting nonlinear HJB equation generally does not admit a closed-form solution, a finite-difference scheme with damped policy iteration is used for numerical analysis. The results show that optimal abatement effort is strongly state-dependent. Higher carbon prices strengthen abatement incentives in the allowance-shortage region, whereas effort declines sharply after reaching allowance neutrality if surplus allowances cannot be monetized. Moreover, partial monetization of surplus allowances significantly increases abatement effort in the surplus region and can shift firms’ behavior from passive compliance to active low-carbon investment. Overall, these findings suggest that surplus allowance monetization plays an important role in sustaining firms’ abatement incentives under carbon price uncertainty.

• openalex https://doi.org/10.3390/math14111850first seen 2026-05-28 05:07:16 · last seen 2026-06-17 07:06:37