Decision-making under model misspecification: an application to climate policy
モデルの誤特定下での意思決定：気候政策への応用 (AI 翻訳)
Jacopo Ghirri, Mássimo Marinacci, Loïc Berger, Massimo Tavoni
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、気候変動モデルが本質的に不完全であることを認識し、その誤特定（どのモデルも適切でない可能性）を考慮した意思決定枠組みを提案する。IPCCシナリオのエミュレーターを用いた分析により、誤特定を考慮すると、より野心的な気候目標（厳格な炭素予算、オーバーシュートの抑制）が合理的となることを示す。深い不確実性下での予防的で頑健な政策設計の重要性を強調する。
English
This paper applies recent decision theory to address model misspecification in climate policy. Using emulators of IPCC scenarios, it shows that accounting for model misspecification leads to more ambitious climate goals, including stricter carbon budgets and reduced reliance on overshoot. The findings provide a foundation for robust decision-making under deep uncertainty.
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
日本の気候政策においても、モデルの限界を認識した頑健な意思決定が重要である。本論文の枠組みは、不確実性下での予防的な炭素予算設定に示唆を与える。
In the global GX context
This paper speaks directly to the debate on how to set emissions targets under uncertainty, relevant to IPCC processes and national climate strategies. It provides rigorous justification for precautionary climate action when models are misspecified.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for climate policy researchers interested in decision-making under deep uncertainty and the implications of model misspecification.
🏛政策担当者:Policymakers should note that explicit consideration of model misspecification supports more ambitious climate targets, reinforcing the case for precautionary action.
📄 抄録（日本語訳）
抄録 気候変動を評価するために用いられるモデルは、本質的に単純化されており、したがって不完全な現実の表現ではあるものの、政策影響を定量化し意思決定を導くための不可欠なツールであり続けている。我々は、これらのモデルを、その潜在的な誤特定—既存のモデルのいずれも適切でない可能性—を考慮しながら、どのように活用できるだろうか。本稿は、意思決定理論における最近の進展を適用し、モデル誤特定への懸念が、排出目標の厳格性や気候オーバーシュートの程度を含む主要な気候戦略にどのように影響するかを分析することで、この問いに取り組む。IPCCで評価されたシナリオのエミュレータに適用される意思決定理論的枠組みを用いて、我々は緩和コストと気候誘発性の経済損害との間のトレードオフを定量化する。意思決定者がモデル誤特定の可能性を明示的に考慮する場合、より厳格な炭素予算と排出オーバーシュートへの依存度の低減を特徴とする、より野心的な気候目標を合理的に採用することを示す。これらの結果は、気候政策設計にモデル誤特定への懸念を統合することの重要性を強調し、深い不確実性の下での予防的かつ頑健な意思決定のための厳密な基盤を提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
Abstract While models used to evaluate climate change are inherently simplified, and thus imperfect, representations of reality, they remain indispensable tools for quantifying policy impacts and guiding decision-making. How can we leverage these models while accounting for their potential misspecification -the possibility that none of the existing models is adequate? This paper addresses this question by applying recent advances in decision theory to analyze how concerns about model misspecification influence key climate strategies, including the stringency of emissions targets and the extent of climate overshoot. Using a decision-theoretic framework applied to emulators of IPCC-assessed scenarios, we quantify the trade-offs between mitigation costs and climate-induced economic damages. We show that when decision-makers explicitly account for the possibility of model misspecification, they rationally adopt more ambitious climate goals, characterized by stricter carbon budgets and reduced reliance on emissions overshoot. These results underscore the importance of integrating model misspecification concerns into climate policy design, providing a rigorous foundation for precautionary and robust decision-making under deep uncertainty.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s10203-026-00579-4first seen 2026-07-04 04:40:26
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