サステナビリティにおける過大報告と過小報告のシグナリング:ESG格付の乖離に基づく方法論的枠組み
Signaling overreporting and underreporting in sustainability: A methodological framework based on ESG rating divergences (原題)
Rosella Castellano, Federico Cini, Annalisa Ferrari, Umberto Filotto
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ESG格付機関間の乖離を利用して企業のサステナビリティ報告における過大報告・過小報告を検出する方法論的枠組みを提案する。格付乖離をシグナルとして解釈することで、報告の信頼性評価やグリーンウォッシュの識別に貢献する。
English
This paper proposes a methodological framework to detect overreporting and underreporting in corporate sustainability disclosures by leveraging divergences among ESG rating agencies. It interprets rating gaps as signals, contributing to reliability assessment and greenwashing identification.
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
日本ではSSBJ開示が始まり、企業のサステナビリティ報告の質が問われる中、本枠組みは第三者評価の乖離を活用した報告の信頼性チェックに有用。投資家対応や有報・統合報告書の品質向上に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, with ISSB and CSRD raising disclosure standards, this framework offers a novel way to assess reporting credibility using rating divergences, aiding investors and regulators in identifying potential greenwashing.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological basis for using rating divergences as signals of reporting bias.
🏢実務担当者:Can help sustainability teams benchmark their disclosures against rating expectations and identify areas of over/underreporting.
🏛政策担当者:Offers a tool for regulators to monitor disclosure quality and detect potential misreporting.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.110363first seen 2026-08-25 05:33:15 · last seen 2026-09-15 05:30:36
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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。