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Data and code for “Carbon Footprints of Global Tourism Enterprises: A Firm-Level MRIO Assessment”

「世界観光企業のカーボンフットプリント：企業レベルのMRIO評価」データとコード (AI 翻訳)

Qingyu Hao

Figshareデータセット2026-06-03#炭素会計Origin: Global対象セクター: tourism
DOI: 10.6084/m9.figshare.32566125
原典: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32566125

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、世界の観光企業のカーボンフットプリントを企業レベルで評価するため、MRIO分析とK-meansクラスタリングを組み合わせた手法を提供する。S&P Capital IQの財務データとEMERGING MRIOデータベースを用い、観光企業の排出特性を類型化し、LMDI分解により要因分析を行う。結果は図1〜4と表1にまとめられ、観光セクターの排出削減戦略に示唆を与える。

English

This paper presents data and code for a firm-level MRIO assessment of carbon footprints in global tourism enterprises. Using financial data from S&P Capital IQ and the EMERGING MRIO database, it employs K-means clustering and LMDI decomposition to classify firms and attribute emission drivers. The findings, summarized in Figures 1-4 and Table 1, offer insights for decarbonizing the tourism sector.

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

日本の観光産業はインバウンド需要が高く、サプライチェーン排出の把握はSSBJ対応やScope 3算定において重要である。本論文の方法論は、日本企業の排出プロファイル分析にも応用可能。

In the global GX context

As tourism contributes significantly to global emissions, this firm-level assessment provides a replicable methodology for carbon accounting across supply chains. It aligns with growing disclosure requirements (e.g., TCFD, ISSB) and supports transition finance in the hospitality sector.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides an open-source data and code framework for firm-level carbon footprinting in tourism, useful for extending to other sectors.

🏢実務担当者:Tourism firms can use the methodology to benchmark emissions and identify reduction levers in their operations and supply chains.

🏛政策担当者:Offers empirical evidence to support sectoral emission reduction targets and climate policies in tourism.

📄 Abstract（原文）

This repository contains code and processed data supporting the revised manuscript “Carbon Footprints of Global Tourism Enterprises: A Firm-Level MRIO Assessment” submitted to Environmental Research Letters. The files include processed non-restricted data underlying Figs. 1–4 and Table 1, K-means validation metrics, final cluster labels, LMDI decomposition outputs, LMDI calculation notes, and analysis scripts for firm-level MRIO attribution and K-means validation. Raw firm-level financial and operational data from S&P Capital IQ are not redistributed because they are subject to licence restrictions. The publicly available EMERGING MRIO database is cited in the manuscript.

🔗 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。