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Orchestrating Green Transformation: How <scp>AI</scp> Adoption Enables Corporate Carbon Neutrality

グリーン変革の orchestration：AI導入はいかに企業のカーボンニュートラルを可能にするか (AI 翻訳)

Xiaonan Dong, sungjin son

Corporate Social Responsibility and Environmental Management📚 査読済 / ジャーナル2026-06-07#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: manufacturing
DOI: 10.1002/csr.70740
原典: https://doi.org/10.1002/csr.70740

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AI導入が企業のカーボンニュートラル性能に与える影響を、資源オーケストレーション理論（ROT）に基づき分析。2018～2023年の中国A株製造業のパネルデータを用いた実証分析の結果、AI活用はカーボンニュートラル性能を有意に向上させることが示された。その効果は、資金調達制約の緩和、研究開発活性化、グリーンパテント増加を通じて発現する。グリーン技術効率とグリーンファイナンスの発展度合いが正の調整効果を持つ。

English

This study examines how AI adoption affects corporate carbon neutrality performance using Resource Orchestration Theory. Analyzing panel data of Chinese A-share listed manufacturing firms (2018-2023), it finds that AI significantly enhances carbon neutrality through alleviating financing constraints, boosting R&D vitality, and increasing green patent output. Green technology efficiency and green finance development positively moderate this relationship.

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SSBJ対応や統合報告書でのAI活用が進む中、本論文はAI導入がカーボンニュートラルに与えるメカニズム（資金制約緩和、グリーン特許増加）を実証しており、日本企業のDXとGXの同時推進に示唆を与える。ただし分析対象は中国企業であり、日本への適用には制度差を考慮すべき。

In the global GX context

This paper contributes to the global discourse on AI's role in achieving corporate carbon neutrality, moving beyond technological determinism to highlight resource orchestration processes. It provides empirical evidence from an emerging economy, offering insights for TCFD/ISSB frameworks where digital transformation and climate disclosure intersect. The findings underscore the importance of green finance development as a moderator.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a process-based theoretical framework (ROT, DCT, RDT) linking AI to carbon neutrality, with empirical evidence from Chinese manufacturing firms.

🏢実務担当者:Demonstrates that AI adoption can improve carbon neutrality performance by easing financing constraints and fostering green innovation, offering a strategic lever for sustainability.

🏛政策担当者:Highlights the role of green finance and supportive policies for AI-driven low-carbon transformation, relevant for designing industrial and environmental policies.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 カーボンニュートラルが世界の気候ガバナンスの中心的な目標となる中、企業がいかに低炭素転換を達成するかは、重要な研究課題として浮上している。しかし、先行研究は主にマクロレベルまたは産業レベルの分析に焦点を当てており、デジタル技術—特にAI—が企業レベルのカーボンニュートラル性能とその根底にあるプロセスベースのメカニズムにどのように影響するかについての洞察は限定的かつ断片的である。このギャップに対処するため、本研究はResource Orchestration Theory（ROT）を中核的な分析枠組みとして採用し、AI応用が企業のカーボンニュートラル性能にどのように転換されるかを検討するとともに、Dynamic Capability Theory（DCT）とResource Dependence Theory（RDT）を補完的な視点として統合し—それぞれ内部能力の再構成と外部資源環境の役割を説明するために用いられる—それにより包括的な分析枠組みを構築する。2018年から2023年までの中国A株上場製造業企業のパネルデータを用いて、本研究は双方向固定効果モデルに基づく実証分析を実施する。結果は、AI応用が企業のカーボンニュートラル性能を有意に向上させることを示しており、この発見は一連の頑健性チェックと潜在的な内生性の制御後も頑健である。さらなる分析により、AIは主に資金調達制約の緩和、研究開発活力の向上、グリーン特許産出の増加を通じてその効果を発揮することが明らかになった。さらに、企業の内部能力を反映するグリーン技術効率と、外部資源環境を捉えるグリーンファイナンス発展レベルは、いずれも焦点となる関係に対して有意な正の調整効果を示す。ROTの観点から、本研究はAIの環境的価値を再検討し、そのような価値は技術自体のみに由来するのではなく、経営者の資源オーケストレーション・プロセスと内部能力と外部資源環境の相互作用を通じて形成されることを実証している。AIの環境効果を単なる技術投入に帰属させる従来の見解を超えて、本研究はプロセスベースの視点を通じて文献を拡張する。デジタル転換とグリーン転換が同時進行する文脈において、本研究は新興経済国における企業の低炭素発展を理解するための重要な理論的洞察と実証的エビデンスを提供する。

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 As carbon neutrality has become a central goal of global climate governance, how firms achieve low‐carbon transformation has emerged as a critical research issue. However, prior studies have primarily focused on macro‐ or industry‐level analyses, offering limited and fragmented insights into how digital technologies—particularly AI—affect firm‐level carbon‐neutrality performance and the underlying process‐based mechanisms. To address this gap, this study adopts Resource Orchestration Theory (ROT) as the core analytical framework to examine how AI application is translated into firms' carbon‐neutrality performance and integrates Dynamic Capability Theory (DCT) and Resource Dependence Theory (RDT) as complementary perspectives—used to explain internal capability reconfiguration and the role of the external resource environment, respectively—thereby constructing a comprehensive analytical framework. Using panel data of Chinese A‐share listed manufacturing firms from 2018 to 2023, this study conducts empirical analysis based on a two‐way fixed effects model. The results indicate that AI application significantly enhances firms' carbon‐neutrality performance, and this finding remains robust after a series of robustness checks and controls for potential endogeneity. Further analyses reveal that AI exerts its effects primarily through alleviating financing constraints, enhancing R&amp;D vitality, and increasing green patent outputs. Moreover, green technological efficiency, which reflects firms' internal capabilities, and the level of green finance development, which captures the external resource environment, both exhibit significant positive moderating effects on the focal relationship. From the perspective of ROT, this study reexamines the environmental value of AI, demonstrating that such value does not stem solely from the technology itself but is shaped through managerial resource orchestration processes and the interaction between internal capabilities and external resource environments. By moving beyond the conventional view that attributes AI's environmental effects to mere technological inputs, this study extends the literature through a process‐based perspective. In the context of concurrent digital and green transformations, this research provides important theoretical insights and empirical evidence for understanding low‐carbon development among firms in emerging economies.

🔗 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。