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Mathematical Framework for Quantifying Greenwashing in Corporate Net-Zero Commitments

企業のネットゼロ公約におけるグリーンウォッシングを定量化する数学的枠組み (AI 翻訳)

Sunday Izang Luka, Bernard Wilson, Aondona Isaac Terwase

World Journal of Advanced Research and Reviews📚 査読済 / ジャーナル2026-02-28#グリーンウォッシュOrigin: Global経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.30574/wjarr.2026.29.2.0420
原典: https://doi.org/10.30574/wjarr.2026.29.2.0420

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、企業のネットゼロ排出公約におけるグリーンウォッシングを検出・定量化する数学的枠組みを提案する。情報理論とベイズ推論に基づくグリーンウォッシング指標(GI)を導入し、従来の炭素会計手法がスコープ3排出を系統的に過小評価することを示す。フォーチュン500企業のネットゼロ誓約のうち多くが数学的一貫性テストを満たさないことを証明し、規制介入のための定量的閾値を提供する。

English

This paper develops a rigorous mathematical framework for quantifying greenwashing in corporate net-zero commitments. It introduces a Greenwashing Index (GI) based on information-theoretic and Bayesian analysis, showing that traditional carbon accounting systematically underestimates scope 3 emissions. The model demonstrates that many Fortune 500 net-zero pledges fail mathematical consistency tests, providing quantitative thresholds for regulatory intervention.

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

日本企業のネットゼロ公約の信頼性検証に資する。SSBJ開示基準や有価証券報告書でのグリーンウォッシング防止に活用できる。

In the global GX context

This paper provides a quantitative tool to detect greenwashing in net-zero pledges, directly supporting ISSB and TCFD-aligned disclosure verification.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel mathematical foundation for greenwashing detection, useful for climate accounting research.

🏢実務担当者:Offers metrics to audit and validate net-zero claims, applicable to corporate sustainability reporting.

🏛政策担当者:Establishes quantitative thresholds for regulatory intervention against deceptive net-zero commitments.

📄 Abstract(原文)

This paper develops a rigorous mathematical framework for detecting and quantifying greenwashing in corporate net-zero emission commitments. We introduce the Greenwashing Index (GI), a composite metric derived from information-theoretic and stochastic analysis of corporate climate disclosures. Through dimensional analysis and Bayesian inference, we establish that traditional carbon accounting methods [10, 11] systematically underestimate scope 3 emissions by , creating substantial opportunity for deceptive net-zero claims. Our model demonstrates that current voluntary carbon markets exhibit price inefficiencies characterized by a log-normal distribution with, enabling arbitrage-based greenwashing strategies. We prove that under realistic assumptions, of Fortune 500 net-zero pledges fail mathematical consistency tests when evaluated against their operational emission trajectories. The framework provides quantitative thresholds for regulatory intervention and establishes a foundation for verifiable climate accountability.

🔗 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。