論文・プレプリント

Wan Razazila Wan Abdullah, Enny Nurdin Sutan Maruhun, Naimah Ahmad Yahya +2

取締役会の多様性とサステナビリティ開示の質の関係について、先行研究の結果が一致しない理由を、多様な取締役選任後の社内体制、特にESG委員会の実効性に求める概念的論文。ステークホルダー理論と資源依存理論を統合し、ESG委員会の独立性・専門性・勤勉性が多様性と開示品質の関係を強めるとする枠組みを提示する。実証検証に向けた3つの命題を提示し、新興国では形式的な多様性要件が実質的参加に結びつかない点を指摘する。

S. Saha, Mehedi Hasan, Mohammad Bin Amin +2

南アジア7カ国（1991〜2023年）を対象に、構造転換（農業から工業・サービス業への移行）が生態足跡に与える影響を静的・動的パネル推計で分析した研究。構造転換は生態足跡を弱いながら有意に低下させるが、その効果は主に都市化（間接効果の77.6%）を通じて発現する。天然資源レントと耕地利用は環境負荷を高める方向に働き、持続可能な都市計画・資源規制・低炭素化政策の必要性を示唆する。

Hazik Mohamed

気候金融の資金ギャップと制度分断を補う手段として、イスラム社会金融のワクフに着目。ワクフ制度・デジタルガバナンス・気候金融を結ぶ「デジタル・ワクフ・エコシステム」を概念的に提示する。モンテカルロ・シミュレーションにより、デジタルガバナンスの強化が制度的信頼と倫理的資本の動員を高め、気候金融との統合と気候インパクトの一貫性を改善しうると示唆する。

Yu-Qi Zheng

プラットフォーム経済の文脈で、デジタル金融とAIが企業のグリーンイノベーションをどう促進しうるかを論じた考察論文。資金不足や技術迭代の遅さ、イノベーション資源の偏在といった中国企業の移行課題を整理し、業界データ標準の分断、企業間格差、規制の遅れ、市場メカニズムの未成熟を課題として指摘する。データガバナンス、中小零細企業支援、規制最適化、イノベーション生態系構築の改善策を提言する。

Ismail Ibrahim Chacha, Zu-Quan Xiang

10主要経済圏の上場企業19,683社・年パネルデータ（2015-2025）を用い、グリーンファイナンスとブロックチェーン透明性がESGパフォーマンスを有意に高めることを示す。ブロックチェーン透明性はグリーンファイナンスとESGパフォーマンスの関係を部分的に媒介し、情報品質とステークホルダー信頼を強化する。モジュール型建造や知識共有を可能にするグループ技術が補完能力として効果を増幅する。

Elison de Souza Sevalho, Desireé Soares da Silva, Kamila de Sousa Gomes +3

本レビューは微生物によるCO2バイオ変換（bio-CCU）の最新動向を、生物学的・技術的・産業的視点から統合的に評価する。913件の文献の計量書誌分析を通じ、炭素固定経路、代謝工学、微生物電気合成、AI支援株設計などの進展と、物質移動・エネルギー制約・スケールアップ・経済性といった産業化の障壁を整理している。

Jian-Chun Zhao, Ming-Chuan Tao, Jianchi Lyu +7

水素エネルギー産業におけるAI活用の技術ロードマップ、応用事例、課題を整理したレビュー。AIが水素の生産・輸送・利用の最適化やグリーン転換をどう後押しするかを俯瞰する。ESG評価への直接適用は限定的で、GX産業応用としての価値が中心。

Ayushi Sharma, A. Gressent, E. Real +8

フランスの4つのエネルギー移行シナリオを2019年比で比較し、PM2.5とNO2の濃度変化、健康影響、経済便益を推計した研究。どのシナリオでも2050年までにPM2.5が40%、NO2が75%減少し、年間2万人超の早期死亡回避と約190〜200億ユーロの無形費用削減が見込まれる。気候政策の大気質コベネフィットを政策枠組みに統合すべきと結論づける。

Ziniu Li, Chen Anlan, Yingxiang Wang +4

スタックルバーグゲーム理論を用い、炭素価格を短期（リアルタイム市場連動）・中期（配额配分と期間間取引）・長期（低炭素技術投資）の三段階に分けたマルチエージェント最適化モデルを構築。動的炭素価格不確実性集合と適応分解型二層反復アルゴリズムで炭素価格リスクを定量化する。実験では再生可能エネルギー消費率が86.3%に達し、需給弾力性に基づく炭素価格が顕著な優位性を示した。

Haiyan Hou, Zhiguang Tang, Yuanzhi Yao +5

Common Land Modelを用い、SSP-RCPシナリオ下で土地利用変化・気候変動・CO2上昇が将来の水利用効率（WUE）に与える影響を分離定量した研究。CO2上昇がWUE変化の約75〜78%を占め最も支配的で、気候変動は約20〜24%を占めWUEを低下させる。土地利用変化の寄与は全球平均で1%程度と小さいが、人間活動が集中する地域で局所的に負の影響が顕在化する。

Manyu Wang, 谢伦裕

中国のクリーン暖房プログラムを対象に、家計がエネルギー転換にどう参加し、クリーンエネルギーをいかに持続的に利用するかを実証的に分析した研究。政策介入が家庭の燃料転換行動と継続利用に与える影響を検証している。脱炭素政策の実効性を家計レベルで捉える点に意義がある。

Shiquan Zheng, Guo Yi

港湾統合エネルギーシステム（PIES）の低炭素化に向け、電力・冷熱・熱・ガス・水素を連携する多エネルギー枠組みを構築し、CCHP・P2G・蓄エネルギーを統合した最適運用戦略を提案する。段階的（ラダー型）炭素取引メカニズムを導入し、総運用コスト最小化の最適化モデルを構築。シミュレーションにより、風力・太陽光の消費拡大、外部電力・天然ガス依存の低減、水素システムの調整ポテンシャル喚起を確認し、炭素排出と運用コストを同時に削減できることを示し…

Wenhua Yu, Zhikang Wang, Rongbin Xu +25

気候変動による山火事由来の煙（LFS）汚染と、それに起因する死亡・経済負担を2020〜2100年にわたり3つのSSPで予測した研究。深層学習と高解像度データを用い、高排出シナリオ（SSP3-7.0）では2100年に年間552万人死亡・24.4兆国際ドルの負担に達する一方、低排出経路（SSP1-2.6）は死亡を40.5%削減し年間2.24万人の死亡を回避、5.9兆ドルを節約できると示す。低・中所得国が特に脆弱で、地域格差も拡大する。

Bobo Wu, Jixing Wang, Xiaoxuan Bai +4

中国の農業由来GHG排出を細かい時空間スケールで分析し、地域ごとの排出パターンを可視化した研究。排出の集中地域を特定し、標的を絞った緩和策の設計を提案する。農業部門の脱炭素政策立案に実証的根拠を提供する。

Jia Chen, Sophia Grace

2013〜2023年の月次データを用い、AI発展と気候政策不確実性（CPU）が再エネ転換に与える非対称効果をNARDLで分析した研究。AIの負のショックは正のショックの便益より大きく持続的な悪影響を及ぼし、CPUの悪化も投資リスクを高め再エネ導入を遅延させる。金融環境と従来型エネルギー価格も市場経路を通じて再エネ性能に有意に影響する。

Inet Maryana Luhmaningtias, Basuki Basuki

インドネシア証券取引所上場のエネルギー・鉱業33社（2021〜2024年、127社・年）を対象に、租税回避（CETR）と企業価値（Tobin's Q）の関係、およびESG開示の調整効果を固定効果モデルで検証した。結果、CETR・ESG開示・両者の交互作用はいずれも企業価値と有意に関連しなかった。著者らはESG開示の質・信頼性・一貫性の向上と、税務慣行との関連づけの必要性を指摘している。

Laras Angelia Nirwana Sari, Fayza Najeela Pakutandang, Wiwit Pawitri

本研究はネトノグラフィー手法を用い、X・LinkedIn・Reddit・YouTube・投資フォーラム上で企業のESG開示がどう解釈され、オンライン評判がどう形成されるかを分析した。ESG開示は持続可能性への本気のコミットメントとして肯定的に評価される一方、グリーンウォッシュや象徴的コミュニケーションと見なされることも示された。持続可能性の正当性、透明性、デジタル活動主義、グリーンウォッシュ言説、オンライン評判形成が主要テーマとして抽出…

Anonymous

IoTサプライチェーンから得られるデータをブロックチェーンで記録し、第三者保証に耐えうる持続可能性証拠を構築する手法を提示する研究。サプライチェーン上の環境データの真正性・追跡可能性を高め、Scope 3や開示の信頼性向上に資する。要旨未取得のため詳細は不明。

Pusuluri Pavan Kumar, Yogeshwar Singh, Susheel Kumar Singh +4

半乾燥地域の直播水稲・小麦輪作体系を対象に、気候スマート灌漑・耕起法・残渣リサイクルがエネルギー・炭素・水の各フットプリントに与える影響を評価した研究。実践の組み合わせにより複合的な環境負荷削減が示唆される。農業由来の排出削減と資源効率の両立を探る実証的知見を提供する。

Dr. Anjana Kumari, Arnav Raviraj, Arya

AIは森林破壊追跡や気候モデリングで環境便益をもたらす一方、LLMの学習・運用に伴う膨大な電力消費と炭素排出が新たな環境負荷を生む「グリーンAIのパラドックス」を比較レビューする。EUのAI法やエネルギー効率指令は透明性報告を義務化するが、越境的な炭素会計基準の欠如と規制裁定により、地域の便益がLLM開発のグローバル排出で相殺されると指摘。アルゴリズム効率だけでなく、拘束力ある国際的なエネルギー基準とデジタルインフラの炭素会計の統一が必…