Game-theoretic DEA optimization for sustainable agricultural carbon trading: Evidence from Türkiye’s maize production
Notice bibliographique
Résumé
• New carbon policy is introduced to agricultural contexts with limited MRV capacity. • DEA is used to classify farms by carbon-equivalent performance and efficiency levels. • A cooperative Nash game is developed to model group-level adoption of the policy. • A hybrid metaheuristic–gradient based optimization computes stable Nash equilibria. • A Türkiye maize case is presented to demonstrate policy impacts and feasibility. Effective agricultural carbon policy requires reliable monitoring and frameworks that consider efficiency, welfare, and adoption. Although monitoring systems are typically stronger in developed countries, they are costly to maintain, whereas in developing countries they are often limited or insufficient. We hypothesize that a performance-based carbon policy integrated with welfare and farm decision behavior improves suitability for heterogeneous agricultural settings under limited emissions data. This paper proposes a Forward-Looking Cooperative Cap-and-Trade Carbon Pricing (FCTCP), policy that assesses farms’ carbon performance using carbon-equivalent resource, operational, and agrochemical inputs instead of direct carbon emission data, while integrating farm-level decision-making, cooperative carbon trading, and a welfare indicator aligned with emission performance. In this framework, farms are classified using Data Envelopment Analysis into efficient, near-efficient, and inefficient categories, and their policy participation is modeled through a cooperative Nash game. Nonlinear strategic interactions are solved using a hybrid optimization scheme consisting of four metaheuristic algorithms, including Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony, Grey Wolf Optimizer, and Genetic Algorithm, and a nonlinear quasi-Newton optimization method, L-BFGS-B, to identify robust Nash equilibria. A case study of 104 maize farms in Türkiye shows green welfare improvements of 9.65% for near-efficient farms and 15.23% for inefficient farms while achieving the low-carbon benchmark. Key determinants of adoption include efficiency-based caps, asymmetric trading rules, and carbon exchange without discounting. The results demonstrate that FCTCP is a practical, welfare-linked, and forward-looking policy mechanism capable of guiding early-stage carbon transitions in agricultural systems lacking mature carbon monitoring infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».