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Financial Pricing Mechanisms for Corporate Carbon Risks: Methodological Critique and Integration in Empirical Research Under Dual Carbon Goals

企業炭素リスクの金融価格設定メカニズム：デュアルカーボン目標下での実証研究の方法論的批判と統合 (AI 翻訳)

Ranran Zhang

Journal of Innovation and Development📚 査読済 / ジャーナル2026-03-13#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.54097/em7fjm56
原典: https://doi.org/10.54097/em7fjm56

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、中国のダブルカーボン目標（2030年カーボンピークアウト、2060年カーボンニュートラル）を背景に、企業の炭素リスクが金融資産価格に与える影響を実証する際の方法論的課題を体系的に検討する。データの信頼性低下、過度に単純化された政策前提、線形モデルの限界という3つの核心的問題を指摘し、ブロックチェーン等の新技術によるデータ透明性向上、非線形モデルの開発、地域間リスク監視メカニズムの構築を提案する。

English

This paper systematically examines methodological challenges in empirically pricing corporate carbon risk under China's dual carbon goals (2030 peak, 2060 neutrality). It identifies three core issues: poor data reliability (e.g., omitted Scope 3 emissions and ESG rating discrepancies), oversimplified policy assumptions from fragmented regional carbon markets, and limitations of linear pricing models. It proposes an integrated framework using blockchain, non-linear models, and cross-regional monitoring, offering insights for transition economies.

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

中国のダブルカーボン目標に基づく炭素リスク価格設定の課題は、日本のGX推進においても示唆に富む。特に、スコープ3排出の開示不足やESG評価のばらつきが企業価値評価に与える影響は、日本のSSBJ開示基準や有価証券報告書におけるカーボンリスク情報開示の実務に参考となる。カーボンリスクの価格反映メカニズムを理解することで、日本企業の投資家対応や統合報告書での情報開示の質向上に貢献する。

In the global GX context

This paper provides a methodological critique that resonates globally as carbon risk pricing becomes central to transition finance. While focused on China's dual carbon goals, its analysis of data reliability (Scope 3 omissions) and model limitations applies to all jurisdictions implementing TCFD/ISSB disclosure standards. The proposed integrated framework offers a pathway for improving carbon risk assessment in emerging and developed economies alike.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a systematic critique of empirical carbon risk pricing methods and an integrated framework that can guide future research in transition economies.

🏢実務担当者:Highlights data quality issues (Scope 3, ESG discrepancies) and recommends blockchain and non-linear models to enhance carbon risk pricing for corporate disclosure teams.

🏛政策担当者:Underscores the need for cross-regional risk monitoring and improved carbon market design to avoid pricing anomalies, relevant for regulators overseeing carbon pricing mechanisms.

📄 抄録（日本語訳）

中国の「ダブルカーボン」目標——2030年までの炭素排出ピークアウトと2060年までのカーボンニュートラル達成——を背景に、企業の炭素リスクは金融資産価格形成に影響を与える体系的な要因となっている。本レビューは、この文脈における炭素リスクの実証的価格評価における方法論的課題を体系的に検討し、データ信頼性の低さ、政策仮定の過度な単純化、線形価格モデルの限界という3つの中核的課題に焦点を当てる。具体的には、企業の選択的開示——Scope 3排出量の省略やESG格付けの差異の利用など——が排出データを著しく歪めている。さらに、地域炭素市場の断片化とサプライチェーン波及効果が政策影響評価を複雑化させ、投資家の行動バイアスがU字型プレミアムパラドックスなどの異常な価格形成結果を招いている。これらの課題に対処するため、本論文はデータ・モデリング・政策の各次元を組み込んだ統合的枠組みを提案する。ブロックチェーンなどの新興技術を活用したデータ透明性の向上、政策ショックと投資家行動を捉える非線形モデルの開発、および地域横断的なリスク監視メカニズムの構築を推奨する。本研究は、炭素リスク価格評価が政策・技術・行動要因の動的相互作用を体現しており、中国のような移行経済に適した方法論的洞察を提供すると結論づける。今後の研究は、データ倫理、モデル適応性、およびグリーン投資における認知バイアスの定量化に焦点を当てるべきである。

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）

Against the backdrop of China’s “dual carbon” goals—peaking carbon emissions by 2030 and achieving carbon neutrality by 2060—corporate carbon risk has become a systemic factor influencing financial asset pricing. This review systematically examines the methodological challenges in empirically pricing carbon risk within this context, focusing on three core issues: poor data reliability, oversimplified policy assumptions, and the limitations of linear pricing models. Specifically, corporate selective disclosure—such as omitting Scope 3 emissions and exploiting ESG rating discrepancies—severely distorts emission data. Moreover, regional carbon market fragmentation and supply-chain spillover effects complicate policy impact assessments, while behavioral biases among investors lead to anomalous pricing outcomes such as the U-shaped premium paradox. To address these challenges, this paper proposes an integrated framework incorporating data, modeling, and policy dimensions. It recommends employing emerging technologies like blockchain to improve data transparency, developing non-linear models that capture policy shocks and investor behaviors, and establishing a cross-regional risk monitoring mechanism. The study concludes that carbon risk pricing embodies dynamic interactions among policy, technology, and behavioral factors, and provides methodological insights tailored to transition economies like China. Future research should focus on data ethics, model adaptability, and quantifying cognitive biases in green investing.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。