AI-Driven Risk Pricing and Transition Finance in Agriculture: Evidence from Punjab
農業におけるAI駆動のリスク評価とトランジション・ファイナンス：パンジャブからのエビデンス (AI 翻訳)
Amandeep Kaur Sangra
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、農業分野でのトランジション・ファイナンスにAIを活用したリスク評価モデル（AI_Price指数）を提案。パンジャブの800農場のパネルデータを用い、2019年のグリーンクレジット政策導入を操作変数とした固定効果推定により、AI型価格付けが排出原単位を12%削減し、収量を6%向上させることを実証。環境と生産性のトレードオフを否定する因果的証拠を提供し、持続可能性連動型融資の設計に示唆を与える。
English
This study proposes an AI-driven risk pricing model (AI_Price index) for transition finance in agriculture. Using a panel of 800 Punjab farms and exploiting the 2019 Green Credit Policy rollout as an instrument, fixed-effects IV estimation shows that AI-based pricing reduces emissions intensity by 12% while increasing yields by 6%, rejecting environmental-productivity trade-offs. It provides causal evidence from a developing context and offers implications for sustainability-linked lending design.
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
日本の農業分野でのGX推進において、AIを活用したリスク評価と融資メカニズムの設計は参考になる。ただし、パンジャブの文脈（地下水枯渇・投入集約）と日本の農業構造は異なるため、直接適用には調整が必要。本稿のハイブリッドAI計量手法は、日本での農業トランジション・ファイナンス研究の方法論的基盤として価値がある。
In the global GX context
This paper provides rare causal evidence on transition finance in agriculture from a developing economy, showing that AI-based risk pricing can improve both environmental and productivity outcomes. The hybrid AI-econometric framework is methodologically novel and relevant for global discussions on sustainability-linked lending and blended finance in agriculture.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a novel AI-econometric framework for assessing transition risks and causal identification using policy shocks.
🏢実務担当者:Provides evidence that AI-driven pricing in transition finance can simultaneously reduce emissions and increase yields, informing sustainable lending product design.
🏛政策担当者:Demonstrates the effectiveness of green credit policies when combined with advanced risk pricing, suggesting design principles for agricultural transition finance.
📄 Abstract（原文）
Agriculture's 20-24% share of global emissions demands innovative transition finance, yet smallholder farmers in Punjab face credit gaps amid groundwater depletion and input intensification. This study develops an AI_Price index—integrating Random Forest for nonlinear risks and LSTM for temporal dynamics—to overcome limitations of traditional models like CAPM in pricing agricultural transition risksUsing a 2018-2025 panel of 800 Punjab farms, we apply fixed-effects IV estimation exploiting the 2019 Green Credit Policy rollout. Results show AI-driven pricing reduces emissions intensity by 0.25 tCO₂e/ha (12%) while increasing yields by 0.16 t/ha (6%), rejecting environmental-productivity trade-offs. Robustness checks confirm causality.We contribute a hybrid AI-econometric framework for transition finance, causal evidence from developing contexts, and policy designs for sustainability-linked lending. Findings generalize to blended finance and emissions trading, supporting global decarbonization while enhancing smallholder resilience.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.19736903first seen 2026-05-15 18:10:37
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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。