データ品質に注目：異質な企業カーボンフットプリントモデルの影響
Data quality in the spotlight: the impact of heterogeneous corporate carbon footprint models (原題)
Jaime Oliver Huidobro, Francesca Lipari, Ignacio Tamarit
🤖 gxceed AI 要約
日本語
企業のScope 3排出量推定におけるデータ品質問題（情報不足、グリーンウォッシング、比較可能性の低さ）に対処するため、修正EEIO-LCAモデルを提案。GHGプロトコルに準拠し、異質な排出モデルの影響を分析。正確な排出データの重要性を強調。
English
This paper addresses data quality challenges in corporate Scope 3 emissions, including information gaps, greenwashing, and low comparability. It proposes a modified EEIO-LCA model following the GHG Protocol to improve estimation accuracy. The study highlights the impact of heterogeneous carbon footprint models on emissions data reliability.
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
日本ではSSBJがScope 3開示を求め始めており、本論文の提案する推定手法は、企業のデータ品質向上と投資家への信頼性提供に直接貢献する。グリーンウォッシング対策としても重要。
In the global GX context
With TCFD/ISSB requiring Scope 3 disclosure, this paper offers a methodological solution to enhance data comparability and reduce greenwashing. It provides a practical framework for firms to improve emissions reporting under global standards.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel modified EEIO-LCA model for Scope 3 estimation, advancing carbon accounting methodology.
🏢実務担当者:Offers a practical method to estimate Scope 3 emissions more accurately, aiding compliance with disclosure requirements.
🏛政策担当者:Highlights the need for standardized Scope 3 estimation to ensure data comparability and reduce greenwashing in regulations.
📄 抄録（日本語訳）
地球温暖化は重大な問題であり、それに対処するには企業の環境パフォーマンスに関する堅牢なデータが必要である。現在の排出レベルの定量化は極めて重要である。しかし、排出情報の正確性は3つの要因によって課題に直面している：報告企業の少なさによる間接排出—特にScope 3排出—における情報ギャップ、グリーンウォッシング慣行、そして企業間の比較可能性の低さである。我々は、温室効果ガスプロトコルの枠組みに従って企業のScope 3排出を推定するための修正版EEIO-LCAモデルを提案する。
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）
Global warming is a substantial issue, and addressing it requires robust data on corporate environmental performance. Quantifying the current level of emissions is of paramount importance. Yet, the accuracy of emissions information is challenged by three factors: an information gap in indirect emissions—particularly Scope 3 emissions—due to the small number of reporting companies, greenwashing practices, and low comparability among firms. We propose a modified EEIO-LCA model for estimating corporate Scope 3 emissions following the Greenhouse Gas Protocol framework.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4916000first seen 2026-06-24 04:26:36
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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。