論文・プレプリント

Kush Dave

本論文は、航空部門の炭素価格付けとしてEU-ETSとCORSIAを比較分析。ETSは限定的ながら排出削減効果と強い価格シグナルを生み出したが、競争力懸念がある。CORSIAは初のグローバルスキームだが、オフセット依存と執行の弱さが課題。将来の効果には、より強固なガバナンスとオフセット基準の向上、地域とグローバルシステムの連携が必要。

Nyangon, Joseph, Seifi, Brecht

本稿は、EUの炭素国境調整メカニズム（CBAM）がEU ETSと連携し、輸入品に炭素価格を適用することで競争力と炭素リスクを管理する仕組みを解説。鉄鋼やセメントなど対象分野の脱炭素化を促進し、パリ協定下での国際的な炭素価格政策の先例となる可能性を論じる。

Hsiao-I Kuo, Shu-Chen Chang

本研究は、Brexit後の炭素価格設定の文脈で、EU ETSとUK ETS間のボラティリティ動学とクロスマーケット相互作用を調査。GARCH(1,1)モデルを用いた分析により、両市場で有意なボラティリティ・クラスタリングと持続性が確認され、UK ETSの方がショックの影響が長く続くことが示された。また、クロスマーケット・スピルオーバー効果も観察された。

Varanasi Rahul, H. V. Sathyananda Swamy, V. K. Pavithra +3

本稿は炭素価格付け、オフセット、排出権取引制度（ETS）の進化と設計、比較効果をグローバルに検討する。炭素税とキャップ・アンド・トレードの経済効率、オフセット市場のネットゼロ達成への役割を分析。EU ETSからアジア・北米の新興枠組みまで、ベストプラクティスと課題を抽出し、炭素価格成功には強固なガバナンスと透明性が不可欠と結論づける。

K. Balaji

本稿は、EU ETS、中国国家ETS、カリフォルニア州キャップ・アンド・トレード制度の比較事例研究を通じて、炭素価格メカニズムがグローバル金融市場における資本再配分に与える影響を分析する。分析の結果、高い信頼性の炭素価格が、炭素集約的資産から再生可能エネルギーや低炭素インフラへの体系的な資本移動を促進することが示された。

Stefano Grillini, Tristan Jourde

本論文は、企業特性と市場センチメントを条件付けした動的なカーボンベータを導入し、従来の排出量データでは捉えられない転換リスクを計測。米欧株式の分析で、移行リスクはスコープ1排出に基づくが、企業の論争や気候関連ニュース、ESGファンドフローにより大きく変化することを示した。また、パリ協定後に有意なカーボンプレミアム（年率4.8%）を検出し、投資家が単純な炭素排出量ではなく、洗練された情報を価格に織り込んでいることを明らかにした。

Ning Yan, Shenhai Huang, Yan Chen +4

本研究は、炭素価格と電力市場自由化が中国の持続可能なエネルギー移行に与える影響をCGEモデルで分析。電力自由化により炭素価格の効率性が向上し、GDPが0.06%増加、排出削減コストが12%削減される一方、電力価格上昇が農村・低所得世帯に不均衡な影響を与えることを示した。

Adityawarman Adityawarman, Nabil Visi Samawi, Sekar Ayu Citrowati +3

本研究は、インドネシアにおける間接的炭素価格戦略の適応可能性を評価するため、27カ国の事例を系統的文献レビューで分析。再生可能エネルギー補助金やエネルギー効率化プログラムなど、間接的メカニズムが運輸・農業・家庭部門の排出削減に有効であることを示す。カナダやスウェーデンなどのベストプラクティスを参考に、ハイブリッド型炭素価格モデルを提案し、2030年までに29-41%の排出削減目標達成に貢献する。

Marina S. Dolmatova, Tatiana S. Remizova

本論文は、ロシアにおける炭素価格メカニズムの導入可能性を検討。EU-ETSや北欧の炭素税、サハリン実証事業の事例分析とマクロ経済シナリオモデリングを用いて、炭素価格が再生可能エネルギー導入と排出削減を促進する一方、中央集権的なガバナンスや地域格差、輸出依存が課題であることを示す。段階的な炭素税と排出権取引の導入、公平な収入配分、既存税制との統合を提言する。

Boris Ćosić, Marko Ban, Neven Duić

本論文は、EUの炭素国境調整メカニズム（CBAM）が、EU ETS未導入の第三国（ボスニア・ヘルツェゴビナ）とEU加盟国（クロアチア）間の電力貿易に与える影響を分析。100のシナリオを用いたシミュレーションの結果、低い化石ガス価格は褐炭火力の稼働を減らし、CO2価格の導入は輸出から輸入への転換を引き起こすことを示した。また、CBAM係数の上昇は送電線混雑を悪化させ、インフラ投資の必要性を示唆する。

Nurin Alwaaritsy, Arista Romadani

本論文は、炭素価格がエネルギー転換を促進する経済的手段として有効であることを、インドネシアのIPPUセクターに焦点を当てて検討する。排出量取引制度（ETS）を基盤とし、地域規制と産業能力に合わせた炭素クレジット制度を提案。木工業界でのバイオマス・バイオエネルギー統合事例を通じ、炭素価格と財政的インセンティブ・エネルギー規制の統合が産業競争力を高めることを示す。

Viktoriya Kookueva

本論文は、ロシアにおける炭素価格設定の基本原則を分析し、炭素税と排出量取引制度（ETS）を比較。義務的・自主的炭素市場の違いや価格要因を検討し、ロシア経済に適した統一価格モデルの必要性を強調。コスト・比較・収益アプローチによる炭素ユニット原価計算方法をレビューし、マクロ経済・環境要因の影響を考察。二次市場の発展と規制枠組み改善の提言を行う。

Malode, Shreeyash Nitin, Singh, Anoop

本研究は、インドの炭素市場政策を評価するための階層的モデリングフレームワークを提案する。地球規模の気候目標と工場レベルの排出動態を結び付け、政策の影響を詳細に分析する手法を開発した。インドの産業部門における排出削減ポテンシャルを定量化し、効果的な政策設計に貢献する。

Zeno Dinca, Camelia Oprean-Stan, Daniel Balsalobre-Lorente

本研究は、英国排出量取引制度（UK ETS）の炭素価格動態を、深層学習や統計モデルを用いて分析。長期記憶効果と価格変動性を検証し、効率的市場仮説に反する持続的な長期記憶効果を確認。規制介入が価格に下方圧力を与え、政策不確実性が均衡を乱すことを示した。TGANなどの深層学習モデルは価格依存性の捕捉に優れるが過学習のリスクもあり、炭素市場予測におけるAI活用のトレードオフを明らかにした。

Juan-Francisco Albert, Nerea Gómez-Fernández, David Boto-García

本研究は、EU ETSが欧州の航空需要と供給に与える影響を分析。炭素価格ショックが国内線・EU域内線の便数を減少させる一方、域外線には影響がないことを発見。航空運賃の上昇も確認され、航空会社が炭素コストを運航効率維持で相殺する戦略を示唆。

Z. Awda, B. Al Hammadi

本論文は、2024年に設立されたUAEの国家炭素クレジット登録簿（NRCC）が再生可能エネルギープロジェクトの資金調達と展開に与える影響を評価する。100MW太陽光発電プロジェクトの技術経済モデルを用い、炭素収入がプロジェクト収益性に与える影響を分析。炭素価格が100～200ドル/トンの場合、LCOEが30%削減、IRRが8～12%向上、割引回収期間が大幅に短縮されることを示した。EU ETSとの比較から、新興市場では完全に成熟した取引…

Ning Yan, Shenhai Huang, Yan Chen +4

本論文は、炭素排出権取引制度（ETS）を外生的ショックと捉え、発電・送電・需要家・政府を含むマルチエージェント均衡モデルを構築。浙江省のパネルデータ（2017-2022年）を用いて炭素価格（50-250元/トン）の変動に対する各主体の異質な反応をシミュレーションした。結果、炭素価格上昇は再エネ発電量を増加させる一方、総電力需要や消費者効用を減少させるなど、トレードオフが明らかになった。

Anne Gerstenberg, Kai-Uwe Schnapp

本論文は、EU排出量取引制度（EU-ETS）を事例に、政策立案者の信念体系を分析。気候目標の一致にもかかわらず、政策手段をめぐって政治化が生じていることを示す。5つの「思考の世界」を特定し、炭素価格純粋主義者から政策ミックス支持者への学習による変化や、脱成長支持者の戦略的支援などを明らかにした。

Niklaß, Malte, Zengerling, Zarah Lea, Mendiguchía Meuser, Maximilian +6

本論文は、航空業界における非CO2排出（例えば、窒素酸化物や水蒸気）への価格付けが、航空会社のルート選択や運賃に与える影響を分析する。気候政策の不確実性下での戦略的対応を検討し、政策設計への示唆を提供する。

Giorgos Kotsompolis, Panagiotis Cheilas, Konstantinos N. Konstantakis +3

本研究は、炭素価格予測において、従来のARIMAモデルと機械学習（XGBoost）・深層学習（LSTM）の性能を比較。2010年12月から2025年1月までの日次データを用いた結果、XGBoostとLSTMはARIMAを上回り、両者のハイブリッドモデルが最も高い予測精度を示した。炭素市場参加者や政策立案者にとって有用な知見を提供する。