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ウェブスクレイピングによるネットゼロ技術のマッピング：イタリア企業ウェブサイトからの証拠

Mapping Net-Zero Technologies Through Web Scraping: Evidence from Italian Corporate Websites (原題)

Marco Cucculelli, Noemi Giampaoli, Matteo Renghini

Italian Economic Journal📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#AI×ESGOrigin: EU対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1007/s40797-026-00403-3
原典: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s40797-026-00403-3.pdf
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、EUのネットゼロ産業法（NZIA）の技術枠組みを企業レベルで運用し、大規模ウェブスクレイピングで企業ウェブサイトから非構造化情報を抽出して、イタリア企業のネットゼロ技術の採用と開発をマッピングする。特許データと組み合わせることで、採用企業と開発企業を識別し、地理的・セクター別分布と企業レベルの要因を分析。ウェブデータは採用の識別に有効だが、技術開発の捕捉には特許情報の補完が必要と結論付ける。

English

This paper operationalizes the EU's Net-Zero Industry Act (NZIA) technology framework at the firm level, using large-scale web scraping to extract unstructured data from corporate websites and map Italian firms' adoption and development of net-zero technologies. Combining web signals with patent data, it identifies adopters and developers, analyzes geographic and sectoral distribution, and firm-level drivers. Findings show web data effectively identifies adoption but requires patent information to capture technological development, with implications for place-based industrial policies under NZIA.

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、GX実現に向けた企業の技術採用状況の把握が課題であり、本論文のウェブスクレイピング手法は、日本の企業開示データやSSBJに基づく情報と組み合わせることで、GX技術の普及状況を可視化する示唆を与える。政策立案や投資家対応に有用な手法を提供する。

In the global GX context

This paper contributes to global GX scholarship by demonstrating a novel method to map firm-level adoption of net-zero technologies using web scraping, complementing traditional metrics. It offers a replicable approach for tracking technology diffusion under policy frameworks like the EU's NZIA, relevant for ISSB-aligned disclosure and transition finance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel methodology for measuring firm-level net-zero technology adoption using web data, useful for innovation and climate policy research.

🏢実務担当者:Offers a way to benchmark corporate technology adoption and identify potential partners or competitors in the net-zero transition.

🏛政策担当者:Demonstrates how web scraping can inform place-based industrial policies and monitor progress under frameworks like NZIA.

📄 抄録（日本語訳）

ネット・ゼロ産業法（NZIA）は、グリーン移行を加速し、EUのクリーンテック産業基盤を強化することを目的とした欧州連合の重要なイニシアチブである。しかし、企業、セクター、地域を横断したネット・ゼロ技術の採用は、主に従来のイノベーション指標の限界により、ほとんど記録されていない。本稿は、NZIA技術枠組みを企業レベルで運用可能にし、構造化された企業レベルのデータと、大規模なウェブスクレイピングを通じて企業ウェブサイトから抽出した非構造化情報を組み合わせることで、このギャップに対処する。イタリア企業に焦点を当て、企業によるネット・ゼロ技術の採用をマッピングし、採用企業の中から、ウェブベースのシグナルと特許データを統合することで、技術開発にも関与している企業を特定する。我々は、採用企業と開発企業の地理的・セクター別分布を記録し、技術採用と開発に関連する企業レベルの要因を分析する。結果は、ウェブベースのデータがネット・ゼロ技術の採用を特定するのに有効であるが、技術開発を正確に把握するには特許情報で補完する必要があることを示している。これらの発見は、NZIA枠組みの下でのターゲットを絞った場所ベースの産業政策の設計に重要な示唆を与える。

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）

The Net-Zero Industry Act (NZIA) is a key initiative of the European Union aimed at accelerating the green transition and strengthening the EU’s clean-tech industrial base. However, the adoption of net-zero technologies across firms, sectors and regions remains largely undocumented, mainly due to the limitations of conventional innovation metrics. This paper addresses this gap by operationalising the NZIA technology framework at the firm level and combining structured firm-level data with unstructured information extracted from corporate websites via large-scale web scraping. Focusing on Italian companies, we map the adoption of net-zero technologies by firms and, within adopters, identify firms that are also engaged in their technological development by integrating web-based signals with patent data. We document the geographical and sectoral distribution of adopters and developers and analyse the firm-level drivers associated with technology adoption and development. Our results show that web-based data are effective in identifying the adoption of net-zero technologies, but they need to be complemented with patent information to accurately capture technological development. These findings have important implications for the design of targeted, place-based industrial policies under the NZIA framework.

🔗 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。