論文・プレプリント

Adedokun A. Adebowale

ナイジェリアの公共調達における持続可能性の組み込みを目指し、デジタル改革の効果を評価。AI異常検知やOCDS、ジェンダー対応型グリーン調達を含む政策枠組みを提案し、シミュレーションで年間1.8兆ナイラの節約と33万のグリーンジョブ創出を見込む。

Xing Bao, Xu Zhang

本論文は、中国A株企業の年次報告書テキストから気候リスク認識指数を構築し、企業のグリーンイノベーションへの影響を実証分析した。気候リスク認識の向上は、資金調達制約の緩和、研究開発投資の増加、ESGパフォーマンスの改善を通じて、グリーンイノベーションの質と量を有意に促進することを示した。東部地域や国有企業で効果が顕著であり、企業規模によって質と量への影響が異なる。

Ekwuye, Ben Madu, Lawal I. Lamidi, Okoroiwu, Kemdi Lugard +1

本研究は、ブロックチェーン、AI、ビッグデータ、XBRLなどの技術が、ナイジェリアなどの新興市場における持続可能な財務報告に与える影響を検討する。ステークホルダー理論や技術受容モデルに基づき、ESGデータ収集の自動化や予測分析、統合監査の可能性を論じ、資本コストの10-15%削減などの利点を示す。規制当局への提言として、XBRL-ESGタグ付けの義務化やハイブリッド保証モデルを挙げる。

Kunjie Zhu, Simin Yang, Mingkun Zhou +1

中国の上場企業4,728社の特許データを用い、国家ビッグデータ総合試験区政策が企業のグリーンイノベーション（特許件数）を4.5%増加させることを実証。資金調達の改善、補助金、情報非対称性の低減が経路であり、非国有企業や高イノベーション企業で効果が大きい。一方、影響力・質・多様性への効果は限定的で、量的な焦点が示唆される。

Nabeela Ehsan

本研究は、AIによるESGコンプライアンス監視が企業のサステナビリティリスクを低減するかを、2016-2024年の上場企業320社のパネルデータを用いて検証した。GLS回帰の結果、AI監視の導入はリスクを有意に低減（係数-6.84）し、ESGパフォーマンスも負の関連を示した。企業規模やレバレッジも影響し、結果は頑健性チェックで安定していた。AI統合は規制対応の戦略的必須事項であり、政策立案者は中小企業へのAI導入支援が推奨される。

Jiehui Chen, Dexing Sun, Feiwei Li +4

本論文は、高精度な負荷予測と最適スケジューリングを統合した産業用電力消費の動的多目的最適化フレームワークを提案する。改良型LSTMモデル（DGO-TA-LSTM）で負荷予測を行い、NSGA-IIとIGTDを用いて電力コスト、炭素排出量、負荷偏差の3目的を最適化する。中国南部の高エネルギー産業企業の実データを用いたケーススタディでは、電力コスト1.9%削減、炭素排出量30%削減を達成した。

Santosh Kumar, Neha Gupta, Swarnima Gorani

本稿は、AIをグリーンファイナンスに応用する際の政策枠組みとインセンティブ設計の重要性を論じる。適切なガバナンスがなければ、アルゴリズム差別やデータ偏りなどのリスクが社会目標を損なうと指摘し、税制優遇や補助金などの政策手段が環境投資を促進する役割を強調する。

Yinhao Zhu, Sheng Li, Juan Yin +2

本論文は、バイオ炭施用が温室効果ガス排出削減と作物収量に与える影響を、メタ分析と機械学習を統合して解析し、最適な施用条件を特定することを目的とする。農業分野における気候変動緩和策としてのバイオ炭の有効性を定量的に評価する。

Monica Canepa

海事・港湾の脱炭素化技術選定を支援する説明可能な多基準意思決定フレームワークを提案。AHP、TOPSIS、SHAPを統合し、経済・技術・環境・社会・サイバー物理セキュリティの各基準を考慮。ロッテルダム港の実データで検証し、安定したランキングと意思決定要因の解釈可能性を実証。IMO戦略やEU ETS等の政策文脈に適合。

Yunhua Zhang, Jia Wu

本論文は、中国のグリーンファイナンス改革政策が企業の持続可能なイノベーションに与える影響を、制度理論とステークホルダー理論に基づき検証。2012〜2022年の中国A株上場企業データを用いたDID分析により、政策がイノベーションの投入と産出を有意に促進し、CSR戦略が部分的な媒介効果を持つことを示した。また、産業・地域による異質性や、グリーンクレジット比率が一定水準を超えるとCSRがイノベーション投入を促進する閾値効果も確認。

B. Gyamfi, Richard Arhinful, Leviticus Mensah +2

英国ロンドン証券取引所上場の非金融企業143社（2008-2024年）のデータを用い、持続可能な金融（環境支出、排出削減政策、グリーンボンド発行）が製品責任に与える影響をCS-ARDL等の手法で分析。環境支出と排出削減政策は製品責任を有意に高め、取締役会の環境専門性がその効果を強化することを示した。象徴的な取り組みを超えた実質的な環境戦略の統合を提言。

Nanlan Du

本論文は、中国のグリーンファイナンス政策が企業の低炭素移行に与える影響を、多層パーセプトロン（MLP）アルゴリズムと差分の差分法（DID）を用いて実証分析した。2014年から2023年までの30省のパネルデータを分析し、グリーンファイナンス政策が企業の低炭素移行を促進することを確認した。並行トレンド検定や頑健性チェックを経ても結論は安定している。

Aiying Zhao, Qian Chen, Yang Zhao +3

本論文は、炭素価格予測の精度向上を目的とし、TransformerとsLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。VMDによる多スケール分解とWOAによるパラメータ最適化を導入し、短期変動と長期トレンドの同時捕捉を実現。実データでR2=0.9862、MAPE=0.56%を達成し、炭素市場リスク監視や投資判断への応用可能性を示す。

Abdullah Kursat Merter, Beylem Çeli̇k, Gökhan Özer

本研究は、BISTサステナビリティ指数に上場する非金融企業のパネルデータ（2014-2023年）を用いて、ESGコンテンツ強度と開示スピードの関係を分析。BERTベースのテキスト分析でESG強度を測定し、固定効果回帰で検証した結果、ESG強度が高いほど報告開示が加速することが示された。また、サステナビリティ委員会は報告効率を高めるが、コンテンツ複雑性が増すとその効果が減衰するというガバナンスのボトルネックが明らかになった。

S. Shin, Seon-Mi Kim, Seung-Weon Yoo

本研究は韓国上場企業のサステナビリティ報告書をテキストマイニングで分析し、ESG開示の類似性と完全性を定量評価した。類似性は経年で低下傾向にあるが、2023年の義務開示延期で一時上昇。完全性はガバナンス（G）領域が低く、小規模企業で開示水準が最も低いことを示した。

R. Purushothaman, R. Alamelu, Sathya Manickam +2

本稿は、ESG目標と規制強化の下でAIなどの新興技術が持続可能なサプライチェーンをどう再構築するかを論じる章。AIによる設計・在庫最適化で廃棄物と排出を削減し、ブロックチェーンでトレーサビリティを向上させる。デジタルツインや再生型サプライネットワークの可能性も示しつつ、データプライバシーやAIバイアス等の倫理的リスクと対策を提示する。

(著者不明)

本稿は、AIを活用して食品データをライフサイクルインベントリの炭素・水データに自動照合し、フードサービス業界のScope 3排出量算定を支援するNutriticsの技術を紹介する。食品廃棄物や排出量の追跡が不十分な現状を踏まえ、データ駆動型の気候行動の重要性を論じる。

Bamidele Samuel Adelusi, Abel Chukwuemeke Uzoka, Yewande Goodness Hassan +1

Scope 3排出はサプライチェーン上流のティア2まで広がると削減が困難。本稿はLCAと多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を組み合わせ、炭素削減・コスト・事業継続をバランスするパレート最適解を導出する枠組みを提案する。AIとデジタル可視化の重要性も示し、製造・エネルギーなど排出集約型産業への適用可能性を提示する。

Harish Narne

本論文は、AIとデータ分析を活用したクラウド基盤を構築し、IoTセンサーとビッグデータを用いて炭素排出をリアルタイムで監視・予測するシステムを提案する。産業間の排出を継続的に観測し、予測レポートを生成することで、排出削減とエネルギーコスト削減を支援する。

X.F. Wang

持続可能なサプライチェーンにおける「効率性・環境保護・公平性」の課題に対し、AIがどのように貢献できるかを考察。需要予測、物流網最適化、リスク管理、サプライヤー管理、生産最適化、リアルタイム監視、カーボンフットプリント管理などの機能を提唱し、効率向上・コスト削減・レジリエンス強化を実現すると論じる。コンセプト中心のレビュー論文。