Tomomi Shoda, a fellow of the Q-ENERGY Innovator Unit and a doctoral student in the Graduate School of Economics under Prof. Shigemi Kagawa, has been elected Best Flash-Session Presenter and awarded the Fellows Prize by the International Input–Output Association (IIOA). The prize was conferred at the 32nd International Input–Output Conference in Seville, Spain (22–26 June 2026) for her presentation, “A Global Multi-Regional Input–Output Model Incorporating Container Shipping Networks.”
Q-ENERGYイノベーターユニットのユニット生で、経済学府・加河茂美教授のもとで研究を進める庄田朋申が、国際産業連関学会（IIOA）よりフラッシュセッションの最優秀発表者に選出され、Fellows Prizeを受賞しました。本賞は、2026年6月22〜26日にスペイン・セビリアで開催された第32回国際産業連関分析会議において、発表「A Global Multi-Regional Input–Output Model Incorporating Container Shipping Networks（コンテナ輸送ネットワークを組み込んだ世界多地域産業連関モデル）」に対して授与されたものです。
CO₂ emissions arising from international goods trade within global supply chains (GSCs) account for roughly 23% of the world’s total CO₂ emissions, making emission reductions across GSCs an urgent challenge. Conventional environmentally-extended multi-regional input–output (EE-MRIO) analysis is a powerful method for assessing the environmental burdens tied to “production” and “consumption” in GSCs, but it has a key limitation: it does not adequately capture the physical structure of transport.
グローバルサプライチェーン（GSC）における国際物品貿易に由来するCO₂排出量は、世界全体のCO₂排出量の約23%を占めており、GSC全体での排出削減は喫緊の課題です。従来の環境拡張型多地域産業連関分析（EE-MRIO）は、GSCにおける「生産」と「消費」に伴う環境負荷を分析する有力な手法である一方、物理的な輸送構造を十分に考慮できていないという限界がありました。
Shoda’s study analyses the container-cargo network using graph theory, drawing on big data that records the voyages of container ships in detail. By incorporating the results into a global multi-regional input–output table, she builds a framework that comprehensively evaluates CO₂ emissions across “production, transport, and consumption” — closing the gap that earlier models left in the transport stage.
本研究では、コンテナ船の航行を詳細に記録したビッグデータに基づき、グラフ理論を用いてコンテナ貨物ネットワークを分析します。さらに、その分析結果を世界多地域産業連関表に組み込むことで、「生産・輸送・消費」にわたるCO₂排出量を包括的に評価するフレームワークを構築しました。これにより、従来のモデルが輸送段階に残していた空白を埋めるものです。
