What impact does the energy transition have on corporate ESG performance? Identifying causal mechanisms using double machine learning

エネルギー転換は企業のESGパフォーマンスにどのような影響を与えるか？ダブル機械学習を用いた因果メカニズムの特定 (AI 翻訳)

Huijuan Sun, Ning Bai

Finance research letters📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector

DOI: 10.1016/j.frl.2026.110452

原典: https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.110452

🤖 gxceed AI 要約

日本語

エネルギー転換が企業のESGパフォーマンスに与える因果効果を、ダブル機械学習（DML）を用いて推定。政策の因果メカニズムを明らかにし、企業の持続可能性戦略への示唆を提供。

English

This study uses double machine learning to identify the causal impact of energy transition on corporate ESG performance, revealing mechanisms and providing implications for corporate sustainability strategies.

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

日本でもエネルギー転換とESGの因果関係は重要。特にSSBJ対応や統合報告で、脱炭素施策の効果を定量的に示す手法として参考になる。

In the global GX context

This paper contributes to global GX scholarship by applying causal machine learning to assess the real impact of energy transition on ESG outcomes, relevant for policymakers and investors worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methods for causal inference in energy-ESG linkage.

🏢実務担当者:Quantify the ESG benefits of energy transition for reporting.

🏛政策担当者:Evidence for designing effective energy transition policies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.110452first seen 2026-07-05 05:13:31

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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。