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デジタル化の隠れた炭素負荷：リバウンド効果がその世界的な気候緩和ポテンシャルを制限する

The Hidden Carbon Burden of Digitalization: Rebound Effects Limit Its Global Climate Mitigation Potential (原題)

Lin Yang, Simin Huang, Wenhui Zhao, Jing Meng, Xian Zhang

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-08-30#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.22177724
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.22177724

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はデジタル化が気候緩和に与える影響を、デジタル化指数の構築、全要素エネルギー生産性の推定、ランダムフォレストとSHAP分析、リバウンド効果の定量化、軌道クラスタリング、将来シナリオ分析などを通じて評価する。デジタル化の炭素負荷は見えにくく、リバウンド効果がその世界的な緩和ポテンシャルを制限することを示す。再現可能なデータ・コード・DeepARモデルを公開している。

English

This study assesses digitalization's climate mitigation potential by constructing a digitalization index, estimating total factor energy productivity, and applying random forest, SHAP, DeepAR, and counterfactual simulations. It quantifies the digital rebound effect, showing that hidden carbon burdens limit digitalization's global mitigation potential. The repository provides analysis-ready data, code, and saved models for reproducibility.

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DX推進とGXの両立が政策課題であり、デジタル化のリバウンド効果を定量的に示す本論文は、省エネ政策やカーボンニュートラル戦略の設計に示唆を与える。SSBJ開示におけるScope3算定やエネルギー消費データの扱いにも関連する。

In the global GX context

As global disclosure frameworks (TCFD/ISSB/CSRD) increasingly require digitalization and energy data, this paper warns that digital rebound effects can offset mitigation gains, urging more rigorous accounting of ICT-related emissions in corporate climate strategies and transition finance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:デジタル化とエネルギー消費の関係を機械学習で分析する手法とリバウンド効果の定量化アプローチを提供する。

🏢実務担当者:DX推進時の隠れた炭素負荷を考慮し、Scope3やエネルギー効率目標の設定に注意を促す。

🏛政策担当者:デジタル化政策と気候目標の整合性を図る際、リバウンド効果を織り込んだ政策設計の必要性を示す。

📄 Abstract（原文）

This repository contains the analysis-ready data, code, saved models, and publication outputs supporting the article “The Hidden Carbon Burden of Digitalization: Rebound Effects Limit Its Global Climate Mitigation Potential.” The package covers the construction of the digitalization index, estimation of total factor energy productivity, random forest and SHAP analyses, quantification and characterization of the digital rebound effect, trajectory clustering, contribution decomposition, future scenario analysis, driver analysis, counterfactual simulations, and carbon-cost assessment. The materials are organized as numbered analysis modules. Each module provides the required inputs, analysis scripts, expected outputs, and instructions for execution. All executable workflows use relative paths and do not require access to the authors’ original working directories. Saved DeepAR models are included and can be used directly for inference without retraining. A variable dictionary, software environment files, file inventory, and SHA-256 checksums are also provided.

🔗 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。