論文の概要: Learning Principal-Agent Contracts for Equitable Smallholder Carbon Farming under Moral Hazard and Adverse Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20404v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 13:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.294074
• Title: Learning Principal-Agent Contracts for Equitable Smallholder Carbon Farming under Moral Hazard and Adverse Selection
• Title（参考訳）: モラルハザードと逆選択による不平等な小規模炭素農家の主幹契約の学習
• Abstract要約: 農業用土は未発達の炭素流しである。 現実のカーボンプログラムがほとんど到達できないのは皮肉なことです。 契約設計のレンズを通して,この重要なギャップについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.237556184089774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agricultural soils are a major untapped carbon sink. Carbon farming is emerging as a promising practice for tapping this potential. Smallholder farmers, who dominate agriculture across South Asia and sub-Saharan Africa, are key to scaling climate mitigation via carbon farming. It is ironic that real-world carbon programs largely fail to reach them. We study this important gap through the lens of contract design. An aggregator offers a single pooled contract to a heterogeneous population of smallholder farmers who have private adoption costs (adverse selection) and exert unobserved effort (moral hazard), with agronomic outcomes evolving over multiple seasons. We formulate this evolving contracting problem as a POMDP and use reinforcement learning to learn a dynamic profit-maximising contract. We analyse the performance of the aggregator under various conditions. We find that a profit-maximising aggregator does not merely inherit the exclusion of smallholders, it amplifies it. On large farms the aggregator realises 87.7% of achievable adoption, against only 8.2% on smallholdings. Per-hectare Measurement, Reporting and Verification (MRV) costs fall as farm size rises, and the aggregator's pooling contract compounds this gradient rather than offsetting it. A counterfactual that makes MRV costs purely area-proportional eliminates this disparity. Our results and simulation can guide contract and policy design that opens carbon income to smallholders while enabling agricultural soils to contribute to climate mitigation at scale.
• Abstract（参考訳）: 農業用土は未発達の炭素流しである。 炭素農業は、この可能性に取り組むための有望なプラクティスとして浮上している。 南アジアとサハラ以南のアフリカで農業を独占する小規模農家は、二酸化炭素による温暖化を拡大する鍵となっている。 現実のカーボンプログラムがほとんど到達できないのは皮肉なことです。 契約設計のレンズを通して,この重要なギャップについて検討する。 アグリゲーターは、個人導入コスト(逆選択)があり、保存されていない努力(道徳的危険)を行う小作農の異質な人口に単一のプール付き契約を提供し、農業の成果は複数の季節にわたって進化している。 我々は、この発展する契約問題をPOMDPとして定式化し、強化学習を用いて動的利益を最大化する契約を学習する。 様々な条件下でアグリゲータの性能を解析する。 利益を最大化するアグリゲータは、単に株主の排除を継承するだけでなく、それを増幅する。 大農場では87.7%の支持率を実現しており、小作農では8.2%に過ぎなかった。 単ヘクタール単位の測定・報告・検証(MRV)は、農地の規模が大きくなるにつれてコストが低下し、集積器のプール契約は、この勾配を相殺するよりはむしろ相殺する。 MRVのコストを純粋に地域的に比例する反事実は、この格差をなくす。 我々の成果とシミュレーションは、小規模農家に炭素所得を開放する契約や政策設計を導出するとともに、大規模な温暖化への貢献を可能にする。

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