論文・プレプリント

Runxin Hua

本論文は、LSTMと時変Copulaを統合したハイブリッドモデルを提案し、中国の炭素排出権取引と電力市場の連動リスクを分析。LSTM-GARCHで非線形時系列特性を捉え、EVT-GPDで裾野リスクをモデル化、時変t-Copulaで動的従属構造を推定する。従来手法と比較して予測精度とVaR推定性能が向上し、グリッドの費用対効果と安定性向上に資する知見を提供する。

Xi Zhang

本論文は、2005～2022年の中国30省のパネルデータを用いて、アテンション機構を強化したCNN-LSTMハイブリッドモデルを導入し、インフラ投資、研究開発投資、省エネルギー投資がグリーン経済に与える時空間的な貢献度の差異を定量化した。3つの投資カテゴリーはいずれもグリーン経済を正に促進し、研究開発投資が最も高い貢献を示した。また、地域間の空間的不均一性が顕著であることを明らかにした。

Haoye Jiang

本論文は、深層強化学習（DRL）を統合した農村統合エネルギーシステム（RIES）の炭素評価フレームワークを提案する。動的モデルと炭素フロー追跡機構を構築し、Deep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムと安全模倣機構に基づくSI-SACアルゴリズムを導入してシステムスケジューリングを最適化する。ケース分析では、DRL駆動のスケジューリング戦略が従来の混合整数線形計画法と比較して炭素排出量を約10.4%、…

Xiaobing Yu, Haitao Zhang

本論文は、UCB-Q値支援差分進化法を用いた低炭素マイクログリッドのスケジューリング手法を提案する。柔軟な負荷を考慮し、炭素排出を削減する最適な運転計画を策定する。実験により、既存手法と比較して、コストと排出量の両面で優れた性能を示すことが期待される。

(著者不明)

中国266都市のデータを用い、低炭素都市パイロット（LCCP）と革新都市パイロット（ICP）の効果をダブルマシンラーニングで推定。両政策は都市カーボンニュートラル性能（UCNP）を向上させ、相乗効果も確認。技術革新と産業高度化が経路。非資源型・沿岸都市で効果大。

Mustafa Çağrı Peker

機械学習を用いてトルコの道路運輸におけるエネルギー転換を分析。電気自動車（EV）普及の障壁として化石燃料インフラや課税構造、サプライチェーン依存を特定。一方、国内生産（TOGG）や充電網整備が転換を促進。パーセプトロンと決定木モデルにより、充電利用可能性、燃料価格、マクロ経済要因がEV販売に影響することを示す。政策協調、税制優遇、インフラ投資、脱炭素電力が必要。

Assunta Di Vaio, Elisa Van Engelenhoven, Anum Zaffar +1

本研究は、デジタルツイン技術を導入したロッテルダム港とハンブルク港のサステナビリティ報告書等のテキスト分析を通じ、サイバーセキュリティとナレッジマネジメント（KM）の開示実態を比較。自然言語処理ツールLeximancerを用いた自動テーマ抽出と手動コーディングを組み合わせ、港湾間で開示の範囲と深さに顕著な相違があることを示した。特に、一方の港湾はサイバーセキュリティを運用上の安全策として主に開示するのに対し、他方はデータ駆動型意思決定や…

Aversa D.

銀行のサステナビリティ報告書の開示内容と気候変動、中央銀行の政策との関連を、NLPを用いて非構造化データから実証分析した研究。テキストマイニングにより開示の質や気候リスク対応を評価し、金融機関の開示改善や規制政策への示唆を提供する。

Xinyu Tang, Mingzhu Tang, Na Li +1

本研究は、炭素価格の非線形性や急変に対処するため、双方向時間畳み込みとTimeXerを組み合わせたConvTimeXerモデルを提案。中国炭素市場の過去3年間のデータを用いた実験で、高い予測精度とロバスト性を示した。局所的な変動とグローバルなトレンドのバランスを取る手法として有効。

Yue Wang, Waya Zhao, Wenli Ye +2

本研究は、空間DIDとダブル機械学習を用いて、中国30省のパネルデータからデジタル政府発展と地域電子商取引エコシステム競争力が低炭素エネルギー転換に与える影響を分析。デジタル政府の制度化効果は地域埋没性がある一方、電子商取引競争力は周辺地域への正の波及効果を持つ。さらに、市場連結性と包括的インフラが主要な伝達経路であることを明らかにした。

Weixiang Xu, Yi-Fan Shi, Jinhui Zheng

本研究は、2011年から2021年までの長江経済ベルトの都市パネルデータを用い、AIが都市のグリーン・低炭素発展に与える影響を実証分析した。二重機械学習や空間ダービンモデルにより、AIが資源節約と環境排出削減を促進し、その経路として技術革新と産業構造高度化を特定した。教育水準と市場統合が正の調整効果を持つことも明らかにした。

Thi Huong Dinh, Nhung Hong Nguyen, Ngoc Quang Nguyen +1

本論文は、AIとグリーン変革型リーダーシップが低炭素行動に与える影響を、ベトナムのホテル産業を対象にPLS-SEMで分析。AIがグリーンイノベーション文化と低炭素行動に正の影響を与え、グリーン変革型リーダーシップとグリーン人材管理が媒介することを示した。

Ángeles Montserrat Govea Franco, Saúl Domínguez Casasola, Heriberto Salazar-Soto

本研究は、排出権取引制度（ETS）の有効性を機械学習で分析。58のETSを4つの類型に分類し、ANNによりCO2排出削減の要因を特定。再生可能エネルギーの普及が最も重要で、都市化や汚職が阻害要因となることを示した。

Artem SHAPOSHNIKOV, Svetlana RATNER, Inna Choban de Sousa Paiva +1

本論文は、AIおよびデジタル技術の導入が企業のグリーンウォッシング（ESG開示と実績の乖離）に与える影響を、2009～2025年の76件の実証研究のメタ分析により検証。AI・DT導入は統計的に有意ではあるが緩やかなグリーンウォッシング低減効果（標準化β: -0.17～-0.03）を持つ。効果は国有企業、高汚染産業、大企業で顕著であり、機関投資家保有やBig4監査質などのガバナンス要因が強化する。

Xinyi Mu, Dujuan Yang, Qi Han

本研究は、住宅所有者組合における暖房システムの脱炭素化に関する意思決定を分析するために、ベイズ学習を用いたエージェントベースモデルを提案している。組合員の学習プロセスをモデル化し、政策や経済的要因が脱炭素化の普及に与える影響を評価する。

Rai A.

本研究は、スカンジナビアにおける風力発電を利用したグリーン水素生産について、技術経済評価と深層学習を組み合わせた分析を行った。深層学習モデルを用いて風力出力や水素生産コストを予測し、実現可能性を評価している。地域固有の条件を考慮したグリーン水素の経済性に関する知見を提供する。

Lin K.

本レビューは、CO2地中貯留（CCS）における機械学習（ML）の応用を包括的に概観する。予測モデリング、サイト選定、モニタリングなどへのML活用を解説し、今後の研究の方向性や技術的課題を提示する。MLによる貯留効率向上とリスク評価の可能性に焦点を当てている。

Zhipeng Han, Liguo Wang, Yongling Wang

中国の工業企業7,791社のデータを用い、解釈可能な機械学習（LASSO、ランダムフォレスト、SHAP）によりESG評価と炭素全要素生産性（CTFP）の非線形関係を分析。ESGスコアが4.5未満ではコンプライアンスコストが支配的だが、それを超えると急速に生産性が向上する閾値依存の軌道を発見。また、能力活用と資源調整の二要因がこの関係を調整し、2020年の二重炭素目標がコンプライアンス期間を短縮することを示した。

Mira Kopp

欧州の都市を気候緩和・適応戦略に基づき類型化。自動テキスト抽出とクラスタリング手法を用い、文献レビューと統合した。都市特性に応じた対策の設計を支援する。

KONE Bakary, DOSSO Mouhamadou, DIARRA Mamadou +1

本研究は、ハイブリッドエネルギーシステムからの温室効果ガス（GHG）排出を時間的に最適化するために、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を適用している。RNNの時系列予測能力を活用することで、エネルギー生成と消費の動的なバランスを取り、GHG排出を最小化する運転スケジュールを導出する。AIを用いた排出削減の実証事例として、GX分野への応用可能性を示している。