論文・プレプリント

Yanhong Luo, Yuqing Yang, Bowen Zhou +2

本研究は、複数の統合エネルギーシステム（MIES）間の協調運転フレームワークを提案。電力と炭素排出枠のP2P取引をナッシュ交渉でモデル化し、不確実性をロバスト最適化と確率計画法で扱う。交渉力を評価する手法を導入し、ADMMで解く。実例でコスト削減と排出削減の有効性を確認した。

Zhanpeng Xu, Zhehan Li, Longze Wang +6

本論文は、カーボン排出権取引（CET）を考慮したハイブリッド風力・太陽光発電システム（HWPSP）の評価手法を提案。量子粒子群最適化（QPSO）とTOPSISを統合し、CETの影響を指標化し、重みを最適化する。中国北京市の火力発電所の事例で、QPSOが従来手法よりも収束速度を35.8%向上させ、評価結果のロバスト性が向上したことを示した。CETを考慮することでプロジェクト評価が4.17%改善した。

Kaho Yu, Yunheng Zhou, Xinchuchu Gao

本論文は、パリ協定第6条の進展がASEAN諸国の炭素市場の形成に与える影響と、地域のエネルギー相互接続性および移行への示唆を検討する。ASEAN各国は排出量取引制度や炭素税など異なる段階の炭素価格付けを導入しているが、第6条の運用は制度的・技術的障壁に対処する高整合性の枠組みを提供する。対応調整やMRV、中央登録簿といった機能が市場の信頼性と相互運用性を高める一方、その実装は国際交渉の複雑さと国内準備の差異から初期段階にある。

Gülçin Kazan, Tuğçe Uzun Kocamış

本論文は、トルコのエネルギー部門における持続可能な税制政策の効果を質的に分析した。BISTサステナビリティ指数に上場する10社の活動・サステナビリティ・統合報告書と公共機関の文書を分析し、国境炭素調整メカニズム、炭素税、グリーンファイナンス、税制優遇措置などのテーマを抽出。企業は炭素税を意図的に導入していないが、再生可能エネルギーやエネルギー効率化への投資と政府のインセンティブを受けている。カーボンプライシングの不確実性と報告の制度的不…

Chenbo Xing

本研究は、EUの炭素国境調整メカニズム（CBAM）の実施を背景に、中国の鉄鋼輸出企業が政策期待にどう反応するかを製品レベルのデータと差分の差分法（DID）を用いて分析。移行期間中は価格が炭素コストの主な伝達経路であり、政策効果には顕著な遅れが生じることを発見。高排出製造業の国際的なグリーン規制への適応メカニズムを解明し、低炭素移行への示唆を提供する。

Najlaa Alshatri, Safa Ghannam, Farookh Khadeer Hussain

本研究は、炭素クレジット価格の短期予測のために、22の外部要因を考慮した多因子予測モデルを開発。ランダムフォレストとSHAPで重要因子を特定し、ICAとSVRを組み合わせたモデルが最高精度（R²=0.99）を達成。オーストラリアのACCU実データで検証し、97%超の予測精度を示した。

Yinghui Chen, Weiqing Wang, Xiaozhu Li +2

本論文は、統合エネルギーシステムにおける再生可能エネルギー高比率化に伴う不確実性と低炭素経済運用の課題に対し、データ駆動型シナリオ生成と多目的分布ロバスト最適化を組み合わせた新たな運用計画フレームワークを提案。LSTM-AEとK-Meansクラスタリングにより代表シナリオを生成し、廃熱回収を考慮したP2Gモデルとグリーン証書・段階的炭素価格の連携市場メカニズムを導入。カリフォルニアのデータに基づくケーススタディでは、従来のロバスト最適化…

Mingyao Huang, Meiheriayi Mutailipu, Peng Wang +3

本研究は、水素精製と段階的炭素取引を統合したエネルギーシステム（IES）を提案し、不確実性に対処するためカーネル密度推定に基づく分布ロバスト最適化を導入。CCUSと水素混焼の相乗効果により、コストと炭素排出を大幅に削減できることを示した。カーボンプライシングの設計がシステム性能に与える影響も分析している。

Yen-Lien Kuo, Wensong Wu, Daigee Shaw +5

本研究では、想像上の将来世代（IFGs）を導入することで、炭素税制度を選択する確率が11%有意に上昇することを実験調査で示した。台湾で実施された調査では、炭素税と付加価値税減税・一括払い戻しを組み合わせた制度が最も支持された。この結果は、将来世代への想像が現在の政策選好に影響を与えることを示唆している。

Huan Wu

本研究は、中国の排出量取引制度（ETS）とEUの炭素国境調整措置（CBAM）がセメント・アルミニウム産業に及ぼす二重の圧力を分析する。国内・国際的な炭素価格メカニズムが企業のコストや競争力に与える影響を検討し、技術革新や炭素データ管理の改善を通じた低炭素移行戦略を提案する。中国の炭素市場の進展とCBAMの導入が、両産業の変革と国際競争力に与える示唆を提供する。

Daramola Joseph Omoyele

英国は2050年までのネットゼロを目指し、炭素価格制度を中核政策としているが、ETS対象セクターと非ETSセクターで削減実績に非対称性がある。本論文は、ETS対象範囲が排出量の約25%に限られ、非ETSセクターでは実質炭素価格がほぼゼロであることを示す。また、気候変動課税（CCL）に組み込まれた「電化ペナルティ」を特定し、電化促進を阻害していると指摘する。政策アーキテクチャの改革が必要であると結論付けている。

B. Lu, Xueye Liu, Jialin Hong +4

本研究は、プロセスレベルの会計枠組みを用いて、EUの炭素国境調整措置（CBAM）が中国鉄鋼産業に与える長期的影響を定量化した。2050年までのシナリオで、証明書コストは29億～1230億元と推定され、EU ETS価格が主要な要因である。低炭素技術の導入や中国国内炭素市場の活用により、コストの最大18.78%を相殺可能であり、国際的に比較可能な炭素会計とCBAM収入のグリーンイノベーションへの再投資の重要性を強調する。

Pierdomenico Duttilo, Francesco Lisi

本論文は、EU排出権取引制度（EU ETS）がイタリアの電力市場に与える影響を、炭素コスト転嫁率（CPTR）を通じて分析。2016～2024年の日次データを用い、線形回帰モデルで検証した結果、炭素コストは電力価格に有意に転嫁されるものの、全国平均で約30%と不完全であることが判明。地域別では、北部などで転嫁率が上昇する一方、南部やシチリアでは低下し、発電構成や炭素強度の差異が影響している。

Ms. K. Dharani, Dr. R S Ch Murthy Chodisetty

炭素市場（排出権取引、炭素価格付け、オフセット）が持続可能な金融の有効性を高める仕組みを概念的に分析。経済・制度要因（GDP、政治的安定）の調整効果も検討し、政策枠組みと透明性が重要と結論。

Ohn Zin Lin, Dagmar Juchelková, Libor Štěpanec +2

本論文は、ASEAN諸国における規制の断片化、グリーンファイナンスへのアクセス制限、カーボン市場の未発達といった課題を分析する。EU ETS、CBAM、グリーンボンド基準などの国際的ベストプラクティスを比較政策分析し、インドネシア、シンガポール、タイの事例から、炭素価格付け、ブレンデッドファイナンス、ブロックチェーンやAIなどのデジタル技術を活用した戦略的ロードマップを提案する。

Weijie Liu

本論文は、中国の上場製造企業を対象に、アンサンブル学習（LightGBM、XGBoost、CatBoost）を用いて炭素排出権取引価格を予測する枠組みを構築した。SHAP手法によりモデルの解釈性を高め、CatBoostが地域や業種などのカテゴリカル特徴量を含む混合データに最も優れることを示した。取引要因が短期的な炭素価格変動の主要因であることを明らかにし、製造企業の炭素資産管理戦略への示唆を提供する。

Chensheng Lv

本研究は中国の炭素排出権取引試験制度が企業のESG評価に与える効果を差分の差法で分析。取引制度は外部監督・内部価値創造・資本連携の複合メカニズムを通じてESGスコアを向上させる。非資本集約型・非重汚染企業やCEO兼任分離企業で効果が顕著であり、資源柔軟性とガバナンス効率の調整効果を示した。

Haiyan Lan, Guoshuai Sun, Jiao Feng +1

本研究は、炭素取引とグリーン証書（GC）制度の下での再生可能エネルギー発電事業者と火力発電事業者の動的複占ゲームモデルを構築し、システムの安定性を分析した。低コストの再生可能エネルギーが市場シェアを拡大する一方で、分岐やカオスを引き起こす可能性があること、GC割当量の増加が再生可能エネルギーの普及を促進するが、過度な割当は不安定性を招くことなどを明らかにした。政策設計において、コスト、政策手段、初期値の非線形な相互作用を考慮する重要性を…

Jung-Mi Lim, Seongjun Lee, Taeyoung Jin +1

この論文は、韓国の排出権取引制度（ETS）における割当量と価格の変更が電力市場に与える影響を分析した事例研究である。特に炭素価格の変動が電力価格や発電構成にどのように影響するかを検討している。韓国の政策実証を通じて、ETSの設計が電力市場に与える影響を明らかにする。

Z. Gao

本研究はLSTMとGCNにマルチヘッドアテンションを統合したハイブリッド深層学習モデルを提案し、グリーン交通サプライチェーンにおける動的炭素価格最適化を実現。従来の静的モデルと比較して予測精度23.7%向上、コスト最適化18.5%改善。実ケースでは平均21.6%の排出削減と15.5%のコスト削減を達成。多目的最適化フレームワークが経済性と環境便益のバランスを実証した。