論文の概要: A novel VAE-DML fusion framework for casual analysis of greenwashing in the mining industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00774v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 15:32:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.392719
• Title: A novel VAE-DML fusion framework for casual analysis of greenwashing in the mining industry
• Title（参考訳）: 鉱業におけるグリーンウォッシングのカジュアル分析のための新しいVAE-DML融合フレームワーク
• Authors: Yuxin Lu, Zhen Peng, Xiqiang Xia, Jie Wang,
• Abstract要約: 鉱業チェーン企業は資源消費と環境への影響という点で重要な存在である。 発見は、まず、株式残高と企業グリーンウォッシングの間に有意な負の因果関係があることを示し、その実質的なガバナンス効果を確認した。 メカニズム分析は、エクイティバランスが、グリーンウォッシングを抑制するための3つの異なるチャンネルを通して運営されていることを明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.949080377046532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Against the backdrop of the global green transition and "dual carbon" goals, mining industry chain enterprises are pivotal entities in terms of resource consumption and environmental impact. Their environmental performance directly affects regional ecological security and is closely tied to national resource strategies and green transformation outcomes. Ensuring the authenticity and reliability of their environmental disclosure is thus a core and urgent issue for sustainable development and national strategic objectives.From a corporate governance perspective, this study examines equity balance as a fundamental governance mechanism, investigating its inhibitory effect on greenwashing behavior among these enterprises and the underlying pathways involved. Methodologically, the paper innovatively employs a Variational Autoencoder (VAE) and a Double Machine Learning (DML) model to construct counterfactual scenarios, mitigating endogeneity concerns and precisely identifying the causal relationship between equity balance and greenwashing. The findings indicate, first, a significant negative causal relationship between equity balance and corporate greenwashing, confirming its substantive governance effect. Second, this inhibitory effect exhibits notable heterogeneity, manifesting more strongly in western regions, upstream segments of the industrial chain, and industries with high environmental sensitivity. Third, the governance effect demonstrates clear temporal dynamics, with the strongest impact occurring in the current period, followed by a diminishing yet statistically significant lagged effect, and ultimately a stable long-term cumulative influence. Finally, mechanism analysis reveals that equity balance operates through three distinct channels to curb greenwashing: alleviating management performance pressure, enhancing the stability of the executive team, and intensifying media scrutiny.
• Abstract（参考訳）: グローバルなグリーン・トランジションと「二元炭素」目標を背景に、鉱業チェーン企業は資源消費と環境への影響という点で重要な存在である。 その環境性能は地域環境の安全に直接影響を与え、国家資源戦略やグリーントランスフォーメーションの結果と密接に結びついている。 環境開示の真正性と信頼性の確保は、持続可能な開発と国家戦略の目標にとって、中核的で緊急の課題であり、企業ガバナンスの観点からは、これらの企業間のグリーンウォッシング行動に対する抑制効果とその根底にある経路について、基本的ガバナンスメカニズムとして、株式バランスを考察する。 提案手法では,変分オートエンコーダ(VAE)とDouble Machine Learning(DML)モデルを革新的に用い,反ファクトシナリオの構築,内在性懸念の緩和,エクイティバランスとグリーンウォッシングの因果関係の同定を行う。 調査結果は、まず、株式残高と企業グリーンウォッシングの間に有意な負の因果関係があることを示し、その実質的なガバナンス効果を確認した。 第2に、この阻害効果は顕著な不均一性を示し、西部地域、工業チェーンの上流部、環境に敏感な産業に強く影響している。 第3に、ガバナンス効果は明確な時間的ダイナミクスを示し、現在の時代に最も強い影響があり、その後に統計的に有意なラグ効果が減少し、最終的には安定した長期累積効果が生じる。 最後に、メカニズム分析は、エクイティバランスがグリーンウォッシングを抑制するために3つの異なるチャンネルを通して運営されていることを明らかにしている。

関連論文リスト

• Stable Time Series Prediction of Enterprise Carbon Emissions Based on Causal Inference [2.699181875463329]
  本研究では,分散シフト環境に適した時間的安定予測機構を提案する。 このメカニズムには、企業レベルのエネルギーインプット、資本投資、労働展開、炭素価格、政府の介入、政策実施の強化が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T15:32:21Z)
• Towards eco friendly cybersecurity: machine learning based anomaly detection with carbon and energy metrics [0.17476892297485447]
  本研究では,機械学習に基づくネットワークモニタリングをリアルタイムな炭素・エネルギー追跡と統合する,エコ認識異常検出フレームワークを提案する。 我々は、エネルギー、炭素、性能の異なるロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、隔離フォレスト、XGBoostモデルをベンチマークする。 その結果、最適化されたランダムフォレストと軽量なロジスティック回帰モデルが最もエコ効率が高く、XGBoostと比較してエネルギー消費量が40%以上減少していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-31T14:36:57Z)
• Lightweight Autoencoder-Isolation Forest Anomaly Detection for Green IoT Edge Gateways [5.113469590433218]
  従来の異常検出方式は、計算効率と環境への影響を見越しながら精度を優先することが多い。 本稿では,表現学習と異常スコアリングを統合した,持続可能なハイブリッド型異常検出フレームワークであるtextitEcoDefenderについて述べる。 現実的なIoTトラフィックの実験では、これらの理論的洞察を確認し、AEのみのベースラインと比較して平均CPU使用率22%、27msの推論レイテンシ、30%のエネルギー消費で、最大94%の検出精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T00:48:34Z)
• Role of AI Innovation, Clean Energy and Digital Economy towards Net Zero Emission in the United States: An ARDL Approach [0.0]
  本稿は,1990年から2022年までの米国における,AIイノベーション,GDP成長,再生可能エネルギー利用,デジタル経済,産業化がCO2排出量に与える影響について検討する。 その結果、AIの革新、再生可能エネルギー利用、デジタル経済はCO2排出量を削減し、GDPの拡大と工業化は生態系の被害を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T16:32:24Z)
• Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction [69.38041171537573]
  水質は環境の持続可能性、生態系の回復力、公衆衛生に基礎を置いている。 ディープラーニングは、大規模な水質予測と科学的洞察生成のための変革的なポテンシャルを提供する。 汚染緩和や資源配分等、高額な運用上の意思決定に広く採用されていることは、未解決の信頼性の課題によって防止されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T01:50:50Z)
• From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
  これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。 AIの真の気候フットプリントを誤って表現し、意味のある介入の範囲を制限している、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z)
• Green Supply Chain Management Optimization Based on Chemical Industrial Clusters [0.0]
  パンデミック後、化学部門は国家の進歩に不可欠な新しい課題に直面している。 パンデミックの影響と持続可能性への需要の増加は、グリーンサプライチェーン管理の重要性を強調している。 本研究では, 規制コンプライアンス, グリーン調達, 製造, 物流, 販売, 競合, 環境保護, コスト管理などの要因が, グリーンサプライチェーン管理に与える影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T16:20:57Z)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• Ecological Reinforcement Learning [76.9893572776141]
  このような条件下での学習を容易にする環境特性について検討する。 環境の特性が強化学習エージェントのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することは、学習を魅力的にする方法でタスクを構造化するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T17:55:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。