二段階エントロピー加重グレー関係分析（ESG-MCDM）フレームワークによるESGスコアの再構築とベンチマーク：建設材料セクターのエビデンス、2019–2024年
Reconstructing and Benchmarking ESG Scores Using a Two-Stage Entropy-Weighted Grey Relational Analysis (ESG-MCDM) Framework: Evidence from the Construction Materials Sector, 2019–2024 (原題)
Yasin ŞEKER, Nevzat GÜNGÖR, İlker Sakınç, Safa Hoş, Oğuz Yusuf ATASEL, Emre Selçuk SARI, Uğur BELLİKLİ
🤖 gxceed AI 要約
日本語
LSEGの10カテゴリスコアから建設材料50社・2019〜2024年のESGスコアを再構築し、エントロピー加重とGRA・TOPSISで集計手法の影響を検証。LSEGとの相関は高いが平均絶対誤差7.5〜8.7点と数値一致は限定的。ランキングは環境イノベーション項目の欠落に敏感で、手法選択が評価結果を左右することを示す。
English
Reconstructs ESG scores for 50 construction-materials firms (2019–2024) from ten LSEG category scores using entropy weighting and Grey Relational Analysis. High rank correlations (0.94–0.97) but limited numerical agreement (MAE 7.5–8.7) reveal that weighting and aggregation choices materially affect ESG assessments. Rankings are most sensitive to omitting Environmental Innovation.
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・有報でのESG開示が拡大する中、評価機関スコアの集計方法が結果を大きく左右することを示す。日本企業がESG評価に対応する際、スコアの構成要素と重み付けの透明性を理解する重要性を裏付ける。
In the global GX context
As ISSB/CSRD disclosure expands, this study shows that ESG rating outcomes depend heavily on weighting and aggregation choices within a shared provider architecture. It offers a transparent diagnostic for benchmark consistency, relevant to global debates on rating reliability and regulatory oversight of ESG data providers.
👥 読者別の含意
🔬研究者:ESGスコアの集計手法が評価結果に与える影響を定量化する方法論的枠組みを提供する。
🏢実務担当者:ESG評価機関のスコアが重み付け次第で変動しうることを理解し、開示項目の優先順位付けに活用できる。
🏛政策担当者:ESG評価機関の透明性・再現性に関する規制議論に、手法感応度の実証的エビデンスを提供する。
📄 Abstract（原文）
This study examines how weighting and aggregation affect environmental, social, and governance (ESG) assessments within a shared provider architecture. A balanced panel of 50 Construction Materials firms over 2019–2024 is reconstructed from ten London Stock Exchange Group (LSEG) category scores. Stage I forms three pillars using annual entropy weights. Stage II re-estimates entropy weights and applies Grey Relational Analysis (GRA), producing a 100-scaled relational index. Composite Pearson correlations with LSEG range from 0.908 to 0.944 and Spearman correlations from 0.938 to 0.966. However, mean absolute errors of 7.48–8.74 points and concordance correlation coefficients of 0.779–0.847 indicate limited numerical agreement. Under the specified common min–max normalization and displayed score scales, the entropy-weighted Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yields smaller numerical discrepancies in every year. GRA provides stronger rank association under these conditions. Equal Stage-I category weighting also improves benchmark correspondence. Rankings are relatively insensitive to individual firm omission and alternative temporal weights but more sensitive to Environmental Innovation omission. Varying the GRA distinguishing coefficient largely preserves ranks while mechanically shifting score levels. A 2000-replicate firm-trajectory bootstrap assesses uncertainty. The framework provides a transparent diagnostic of reconstruction consistency rather than independent validation of corporate sustainability performance.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/su18189587first seen 2026-09-24 04:46:55
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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。