← 論文一覧に戻る

グローバル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

Carbon footprints of global tourism enterprises: a firm-level MRIO assessment (原題)

Qingyu Hao, Jiaoyan Li, Zhenyu Wang, Heran Zheng, Yu Xiong, Eduard Goean, Dabo Guan

Environmental Research Letters📚 査読済 / ジャーナル2026-06-22#Scope 3Origin: Global経営インパクト: 調達リスク対象セクター: transport
DOI: 10.1088/1748-9326/ae803c
原典: https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae803c

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、2018～2022年の主要観光上場企業80社のカーボンフットプリントをMRIOフレームワークで定量化。総排出量はコロナ禍で減少したが、Scope3サプライチェーン排出が70％超を占め、企業の脱炭素には業態別戦略が必要と示唆。

English

This study quantifies carbon footprints of 80 major listed tourism enterprises (2018-2022) using an MRIO framework. Total emissions declined due to COVID-19, but Scope 3 supply-chain emissions exceeded 70% of total. Firm-specific strategies are needed for decarbonization, given heterogeneity across business models and regions.

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

日本でも観光関連企業のScope3開示が進む中、業態別の排出構造やサプライチェーン圧力を定量的に示す本手法は、SSBJ対応や投資家向け情報開示の参考となる。特に航空・宿泊・インフラ事業者への示唆が大きい。

In the global GX context

This paper provides a rigorous firm-level MRIO approach for tourism enterprises, highlighting the dominance of Scope 3 emissions. Globally, it supports TCFD/ISSB-aligned disclosure and targeted supply-chain decarbonization strategies, especially for transport and accommodation sectors.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Demonstrates how MRIO can integrate firm-level financial data for Scope 3 accounting, with cluster decomposition revealing heterogeneity.

🏢実務担当者:Tourism enterprises can use the methodology to identify supply-chain emission hotspots and design firm-specific reduction plans.

🏛政策担当者:Highlights the need for sector-specific policies addressing Scope 3 emissions in tourism, particularly aviation and infrastructure.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 観光セクターは温室効果ガス排出の増大する発生源であるが、企業レベルの評価は依然として限られている。本研究は、複数地域間産業連関（MRIO）フレームワークを企業レベルの財務・事業データと組み合わせて用い、2018年から2022年までの主要上場観光企業80社のカーボンフットプリントを定量化する。総カーボンフットプリントは2018年の70.39 Mt CO2から2022年の63.96 Mtへと減少し、COVID-19による混乱と初期の回復を反映している。運輸活動、特に航空が支配的であり続ける一方、電力使用とインフラ関連需要が substantial なサプライチェーン圧力を生み出した。クラスターレベルのLMDI分解は、企業タイプ間で強い不均一性を示す：収入の減少がパンデミック期の排出削減の多くを説明した一方、事業構造と炭素強度の効果はクラスター間で異なり、長期的な技術改善の直接的な証拠ではなく会計ベースの指標として解釈されるべきである。Scope 3サプライチェーン排出は企業フットプリントを支配し、総排出量の70%を超えることが多い。ビジネスモデル、資産集約度、サプライチェーン上の位置、地域のエネルギー事情の違いは、観光企業の脱炭素化には企業固有の戦略が必要であることを示している。企業の不均一性をグローバルサプライチェーン会計と結び付けることで、本研究は観光関連排出の構造と要因を明確にし、的を絞った企業の緩和策を支援する。

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）

Abstract The tourism sector is a growing source of greenhouse gas emissions, yet enterprise-level assessments remain limited. This study quantifies carbon footprints of 80 major listed tourism enterprises from 2018 to 2022 using a multi-regional input–output (MRIO) framework combined with firm-level financial and operational data. Total carbon footprints declined from 70.39 Mt CO2 in 2018 to 63.96 Mt in 2022, reflecting COVID-19 disruption and early recovery. Transport activities, especially aviation, remained dominant, while electricity use and infrastructure-related demand generated substantial supply-chain pressures. Cluster-level LMDI decomposition shows strong heterogeneity across firm types: revenue contraction explained many pandemic-period reductions, whereas business-structure and carbon-intensity effects varied across clusters and should be interpreted as accounting-based indicators rather than direct evidence of long-term technological improvement. Scope 3 supply-chain emissions dominated corporate footprints, often exceeding 70% of total emissions. Differences across business models, asset intensity, supply-chain position, and regional energy context indicate that tourism-enterprise decarbonization requires firm-specific strategies. By linking enterprise heterogeneity with global supply-chain accounting, this study clarifies the structure and drivers of tourism-related emissions and supports targeted corporate mitigation.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。