投資家向けESG情報変革モデルの探求: 中国アナリストレポートからの洞察

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Examines ESG intelligence transformation model in Chinese context, providing theoretical grounding and empirical analysis.

🏢実務担当者:Offers optimization strategies for disclosure, rating agencies, and financial institutions to improve ESG information utility.

🏛政策担当者:Suggests enhanced disclosure standards and multi-stakeholder coordination to bridge ESG information gaps.

環境・社会・ガバナンス（ESG）情報は、資本市場を持続可能な発展へと導く上でますます重要になっている。しかし、ESG情報を投資家の意思決定を支援するインテリジェンスへと効果的に変換する上では、依然として重大な障壁が存在する。情報連鎖理論とインテリジェンス変換理論を踏まえ、本研究は投資家の意思決定に特化したESGインテリジェンス変換モデルを構築し、中国特有の資本市場環境における関連する課題への対処を目指す。中国の証券会社が発行したアナリストレポートの混合演繹・帰納的内容分析を通じて、本研究は現在のESG情報活用における根本的な問題を特定する：環境・ガバナンス問題の統合的考慮を犠牲にした社会側面への過度な焦点、環境・ガバナンスデータの意思決定関連情報への不十分な変換、および投資判断を支援するインテリジェンスへのESG知識変換経路の不完全性。これらの制約は、持続可能な投資戦略を導き、グリーン経済転換を支援するESG情報の可能性を著しく損なっている。これらのギャップを埋めるため、本研究は以下を含む統合的なマルチステークホルダー最適化戦略を提案する：規制当局による開示基準の強化、企業による環境・ガバナンス開示への一層の重視、格付機関によるより高度な評価手法、および金融機関による企業と投資家間の情報チャネルの最適化。本研究は、ESG情報の質と有用性を高めるための理論的基盤と実践的経路を提供し、サステナブルファイナンス研究に貢献する。

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。

Environmental, social, and governance (ESG) information is increasingly vital in driving capital markets to promote sustainable development. However, significant barriers remain in effectively transforming ESG information into intelligence that supports investor decision-making. Drawing upon information chain theory and intelligence transformation theory, this study constructs an ESG intelligence transformation model tailored for investor decision-making, aiming to address relevant challenges within China’s unique capital market environment. Through a mixed deductive-inductive content analysis of analyst reports issued by Chinese securities firms, this study identifies underlying issues in current ESG information utilization: excessive focus on social dimensions at the expense of integrated consideration of environmental and governance issues; inadequate conversion of environmental and governance data into decision-relevant information; and incomplete pathways for transforming ESG knowledge into intelligence supporting investment decisions. These constraints significantly undermine the potential of ESG information to guide sustainable investment strategies and support green economic transformation. To bridge these gaps, this study proposes an integrated multi-stakeholder optimization strategy encompassing: enhanced disclosure standards by regulators; greater corporate emphasis on environmental and governance disclosures; more sophisticated assessment techniques by rating agencies; and optimized information channels between corporations and investors by financial institutions. This study provides a theoretical foundation and practical pathways for enhancing the quality and utility of ESG information, contributing to sustainable finance research.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18063076first seen 2026-05-15 18:51:27 · last seen 2026-08-04 05:38:04