← 論文一覧に戻る

温室効果ガス排出量とガバナンス要因が企業の社会的責任開示に与える影響

The effects of greenhouse gas emissions and governance factors on corporate socially responsibility disclosure (原題)

Sariannidis N.

Corporate Ownership and Control📚 査読済 / ジャーナル2015-12-01#開示インフラ経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.22495/cocv12i2p8
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/84921908281

🤖 gxceed AI 要約

日本語

企業の温室効果ガス排出量とガバナンス要因が、CSR(企業の社会的責任)開示の水準にどう影響するかを実証的に分析した研究。排出量の多寡や取締役会・所有構造などのガバナンス特性が開示行動を規定する可能性を示し、気候関連情報の開示品質を左右する企業側の要因を明らかにする。開示規制の実効性を考えるうえで、企業属性と開示の関係を整理する基礎的知見を提供する。

English

This study empirically examines how corporate greenhouse gas emissions and governance factors influence the level of CSR disclosure. It suggests that emission levels and governance characteristics such as board structure and ownership shape disclosure behavior, clarifying firm-level drivers of climate-related disclosure quality. It offers foundational evidence on the link between firm attributes and disclosure, relevant to the design of disclosure regulation.

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

SSBJ基準の導入や有価証券報告書でのサステナビリティ開示義務化が進む日本では、企業の排出量とガバナンス体制が開示内容にどう反映されるかは実務上の関心が高い。本論文は、開示の質を規定する企業側要因を整理する視点を提供し、日本企業の開示対応や投資家の評価軸を考える材料となる。

In the global GX context

As ISSB-based standards (SSBJ in Japan, IFRS S1/S2 globally) push emissions and governance data into mainstream reporting, understanding which firm characteristics drive disclosure quality becomes central to TCFD/ISSB implementation. This paper contributes evidence on the governance–disclosure nexus that informs how regulators and investors assess the credibility of climate disclosure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:排出量・ガバナンスとCSR開示の関係を実証する基礎研究として、開示規定要因の分析枠組みを提供する。

🏢実務担当者:自社の排出量やガバナンス体制が開示評価にどう影響しうるかを把握し、開示戦略の優先順位づけに活用できる。

🏛政策担当者:開示義務化の実効性を高めるには、企業の排出量・ガバナンス特性を踏まえた制度設計が必要であることを示唆する。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。