論文・プレプリント

Yifei Lu, Jia Lu, L. Jin +2

本論文は、混合周波数データを活用したデュアルチャネル深層学習フレームワークを提案し、地域別の日次産業炭素排出量を高精度に予測する。AI技術を炭素排出モニタリングに応用し、気候変動対策や排出削減政策の立案に貢献する。

Erica Mascarenhas, Oluseyi A Fayanju, Anna Arroyo +1

米国医療部門は世界最大の一人当たり温室効果ガス排出量を有し、連邦規制緩和により自主的な削減が急務となっている。インフラ、サプライチェーン、運用の3分野で削減可能であり、再生可能エネルギー転換や医療廃棄物削減などの既存策に加え、医療会議やAIのエネルギー需要など新興の排出源への対応が重要である。削減は大気質改善やコスト削減などの共便益をもたらす。

Mahmoud Elmarzouky, Sabrina Khemiri, Doaa Shohaieb

本研究は、英国の非金融企業を対象に、取締役会のジェンダー多様性が気候関連開示の質に与える影響を検証。テキスト分析に基づく新しい指標を開発し、年次報告書の気候開示の深さを測定。女性取締役が4人以上いる場合に開示の質が最も高まることを発見。IFRS S1/S2などの枠組みに関連する。

Haibo Du, Youping Zhao

ESG格付け機関間の乖離を、マルチエージェント・シミュレーションで生成機構から解明。CSI300企業を対象に、重み付け・データ源・評価ルールの違いが乖離を生むことを実証し、開示品質の低さが乖離を19.4%増幅、環境感受性産業では13.6%乖離が高いこと、指標定義の標準化で36.6%乖離が減少することを示した。政策の反実仮想テストに有用。

Courtney Bower, Farzin Lotfi-Jam, Jennifer S. Minner +2

本研究は、エージェントベースモデリング（ABM）を用いて、ニューヨーク州イサカ市における建物再利用と解体の選択が都市全体の体化炭素排出に与える影響をシミュレーションした。4つのシナリオを比較し、既存建物の保存を最大化するシナリオが最も低い体化炭素排出を達成することを示した。また、解体インセンティブと材料再利用義務化が開発者の投資収益率を高め、都市開発の持続可能性を向上させる可能性を示した。ABMとグラフィカルインターフェースは公開されて…

W. Wardhiah, Maimoona Majid, Said Musnadi +1

本研究は、インドネシアのLQ45低炭素リーダーズ指数に連なる30社（2020〜2025年）のパネルデータを用い、デジタルトランスフォーメーション（DX）が企業のエネルギー移行戦略を財務価値に変換する能力を検証した。30項目のDX指数を構築し、固定効果モデルで分析した結果、クリーンエネルギー利用はROA・ROE・Tobin's Qに正の影響を与え、DXはこれらの効果を戦略・成果に応じて選択的に強化することが示された。DXは普遍的な業績増幅…

Sensheng Li, Minjun Huang, Fuping Wang +3

中国6つの排出権取引制度（ETS）を対象に、ET-MVMD-GRUを組み合わせたハイブリッド炭素価格予測フレームワークを提案。特徴選択、マルチスケール分解、深層学習を統合し、10の競合モデルと比較してMAE、RMSE、MAPEで最良の性能を達成。政策立案者への示唆も提供。

I. Kravchuk, N. Valinkevych, O. Prysiazhniuk

本論文は、農業ビジネスの流通ネットワーク形成・発展のための投資管理の理論的・応用的基盤を提示する。従来の線形投資モデルに代わり、ポートフォリオ多様化、リアルオプション評価、行動ファイナンス、ESG指標、DeFiを統合し、AIとビッグデータによる階層的デジタル化モデルを提案。国家・地域・地方の3レベルで資本配分を最適化し、金融信用スコアとESGプロファイリングを組み合わせた「二因子バランス発展マトリクス」を導入。グリーントレードファイナン…

Faridah, Sitti Mujahida Baharuddin, Herminawaty +3

インドネシア証券取引所上場の非金融企業を対象に、デジタル変革、ESG開示、コーポレートガバナンスが財務危機に与える影響を、オペレーショナルリスクと資金調達制約を媒介変数として分析。固定効果回帰とブートストラップ媒介分析を用い、ESG開示とガバナンスは財務危機を直接的に軽減する一方、デジタル変革は初期導入コストにより直接的な正の効果を示すが、媒介経路を通じて間接的に財務安定性を向上させることを実証。新興市場における財務レジリエンス向上への…

Song Dongze

本論文は、ESG開示文書の細粒度分類を改善するための新しい学習手法HiCon-ESGを提案する。信頼度を考慮した階層正則化により、分類精度と解釈可能性を向上させる。ESG報告書の自動分析に有用で、開示情報の標準化と比較可能性を高める。

Rogelio O. Corona‐Núñez

メキシコシティ都市圏の世帯カーボンフットプリントを100m解像度で推定したオープンデータセット。992世帯の調査データとランダムフォレストを用いて、食・住・交通の排出を空間モデル化し、平均・標準偏差・変動係数を提供する。都市構造と社会経済的不平等が排出パターンに与える影響を明らかにする。

Murali Krishna Pasupuleti

本モノグラフは、炭素クレジット市場の高インテグリティ評価のための統合アーキテクチャを提案する。地理空間観測、トポロジー解析、統計推論、機械学習、量子支援計算を組み合わせ、不正、漏出、恒久性を異なるリスクプロセスとして扱う。空間・時間的不確実性を明示的にモデル化し、監査プロトコルやポートフォリオリスク管理への応用を重視する。南アジア、欧州、アフリカ、米州の多様な規制・監視環境への適応を想定している。

Kui Hu, Wenhui Chen, Kunpeng Zhang +3

本研究は機械学習を用いて、再生コンクリート骨材を用いた低炭素アスファルト混合物の設計を最適化する。工学的制約を考慮し、炭素排出削減と性能維持を両立する配合を提案する。建設部門の脱炭素化に寄与する。

Yan Liang

低炭素目標下の生態ガバナンスにおいて、多源データの統合と異常排出の識別を目的としたインテリジェント管理プラットフォームを提案。エッジクラウド連携、時空間グラフネットワーク、マルチモーダル異常検出、多目的最適化を組み合わせ、状態認識からフィードバックまでの閉ループを実現。生態ガバナンスのスマート化・低炭素化を支援する。

Fang Qi

都市生鮮物流の低炭素配送を目的に、総配送コストと総炭素排出量を双目的とする多目的最適化モデルを構築。フェロモン更新機構とヒューリスティック関数重みを改良したアリコロニーアルゴリズムを提案し、シミュレーションでコスト8.2%削減、炭素排出量11.5%削減を実証。経済性と環境性の両立を図る。

Zhuo Chen, Baihe Gu, Xiong Qiyang +2

本論文は、AIデータセンターの電力需要の柔軟性を活用して、中国の低炭素電力システムへの移行を支援する可能性を検討する。データセンターの負荷シフトや調整能力が再生可能エネルギーの統合を促進し、系統の安定性を向上させることを示す。AI技術とエネルギー移行の交差領域に貢献する。

Zhiyi Ye, Xiang Yuan

EU ETSが海運に拡大される中、ベイズ最適化と混合整数計画を組み合わせた二段階最適化フレームワークを開発。アジア・欧州ケースで累積排出量を28.39%削減しつつ資源コスト増は0.213%に抑え、政策設計への実践的示唆を提供。

Hasan Tutar

本論文は、機械学習を拡張した分位回帰を用いて、OECD諸国におけるグリーンイノベーションと再生可能エネルギー移行の関係を分析する。線形パネルモデルの限界を超え、異なる分位点での不均一な効果を捉えることで、政策含意をより精緻に導出する。再生可能エネルギー導入の促進要因としてのグリーンイノベーションの役割を実証的に示す。

(著者不明)

本論文は自然言語処理（NLP）を用いて企業のグリーンウォッシュを自動検出する手法を提案・評価する。ESG報告書やプレスリリースなどのテキスト分析により、実際の環境パフォーマンスと主張の乖離を識別する。AIとESG評価の交差領域に位置し、開示の信頼性向上に貢献する。

Sunxu Liu, Yue Hu, Xiangyu Hua

中国A株非金融上場企業（2009-2024年）を対象に、ESG格付の不一致がSA指数で測った資金調達制約と関連するかを検証。5機関の格付分散を用い、固定効果回帰で正の関連を確認。株式回転率の部分媒介効果は統計的に有意だが経済的には小さい。デジタル変革がこの関連を弱めることを示した。