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レグテックとグリーンウォッシング：段階的DiD、DDD、一般化ランダムフォレストを用いた因果的・異質性分析

Regtech and greenwashing: a causal and heterogeneous analysis using staggered DiD, DDD, and generalized random forests (原題)

Mejda T.

Digital Finance📚 査読済 / ジャーナル2026-09-01#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1007/s42521-026-00209-z
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105047434379

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、レグテック（規制技術）の導入が企業のグリーンウォッシュ行為に与える因果的影響を、段階的DiD、DDD、一般化ランダムフォレストを用いて分析する。異質性分析により、どのような企業で効果が大きいかを明らかにする。AI手法とESG評価の交差領域に位置する。

English

This paper analyzes the causal impact of regtech adoption on corporate greenwashing using staggered DiD, DDD, and generalized random forests. It explores heterogeneous effects across firms, contributing to the AI×ESG intersection by applying advanced ML methods to sustainability disclosure integrity.

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開示や有報でのサステナビリティ情報開示が進む中、グリーンウォッシュ規制への関心が高まっている。本論文の因果推論手法は、日本の規制当局や企業が開示の実効性を評価する際の参考になる。

In the global GX context

Globally, with ISSB, CSRD, and SEC climate disclosure rules tightening, greenwashing detection is a priority. This paper's causal ML approach offers a template for evaluating the effectiveness of regulatory technology in enhancing disclosure integrity.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a rigorous causal framework for evaluating regtech's impact on greenwashing, useful for future disclosure research.

🏢実務担当者:Highlights how regtech can be leveraged to ensure disclosure compliance and reduce greenwashing risk.

🏛政策担当者:Informs policy design on the use of technology to enforce sustainability disclosure standards.

🔗 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。