韓国企業は重要情報を開示しているか：AI測定による財務的重要性を伴うESG開示、規制予測と企業価値
Do Korean Firms Disclose What Matters? AI-Measured Financially Material ESG Disclosure, Regulatory Anticipation and Firm Value (原題)
Young‐Chan Lee, Chuyu Yang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
韓国KOSPI上場808社の事業報告書7,278件（2016〜2025年度）を対象に、LLM注釈で訓練した分類器で各文をESG課題と具体性で分類し、SASB業種基準で重要性の有無を判定した。分類器は辞書・ゼロショット法を上回るが、人的コーディングとの比較では重要情報を過小評価する。重要なESG情報は報告書のごく一部で緩やかに増加しているにすぎず、2021年の開示義務化ロードマップ後は大企業が開示を拡大したものの、重要課題へのシフトは明確でなく、企業価値との頑健な関連も見られなかった。
English
Using 7,278 statutory reports from 808 non-financial KOSPI firms (FY2016–2025), the authors train an LLM-annotated classifier to code every narrative sentence by ESG issue and specificity, then apply SASB industry standards to separate material from immaterial content. The classifier beats dictionary and zero-shot methods, though human coding shows it understates material content. Material ESG disclosure is small, slowly growing and mostly qualitative; after Korea's 2021 mandatory-disclosure roadmap, large firms expanded disclosure but did not clearly shift toward material issues, and material disclosure shows no robust link to firm value.
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
韓国の開示義務化ロードマップを「規制予測」の自然実験として捉えた分析は、SSBJ基準の適用と有報記述情報の実質性を巡る日本企業・投資家にとって直接の示唆を持つ。AIによる開示テキストの重要性判定は、日本での統合報告書・有報の質的評価にも応用可能。
In the global GX context
This offers rare non-US/EU evidence on whether anticipated ISSB-aligned mandates improve the financial materiality of disclosure, directly relevant to CSRD/ISSB implementation debates and to regulators weighing whether mandates alone change disclosure quality. The LLM-based materiality measurement pipeline is a transferable method for global disclosure scholarship.
👥 読者別の含意
🔬研究者:LLM注釈とSASB基準を組み合わせた重要性測定手法と、規制予測が開示の質を高めない可能性を示す実証は、開示研究の方法論的参照点になる。
🏢実務担当者:開示拡大が必ずしも重要情報の増加や企業価値向上につながらないため、分量より重要性に基づく開示設計が求められることを示す。
🏛政策担当者:開示義務化の設計では、量的拡大だけでなく重要性に沿った質的改善を促す仕組みが必要という政策的含意を持つ。
📄 Abstract（原文）
Investors value sustainability information that is financially material to a firm’s industry, but little is known about how much of it firms outside the United States and Europe report. We examine 7,278 statutory business reports of 808 non-financial KOSPI firms for fiscal years 2016–2025. A classifier trained on large language model annotations sorts every narrative sentence by environmental, social and governance (ESG) issue and specificity, and the industry standards of the Sustainability Accounting Standards Board separate material from immaterial content. The classifier outperforms dictionary and zero-shot methods; blind human coding confirms this advantage but shows that the classifier understates material content. Material ESG information is a small, slowly growing, mostly qualitative part of the reports. After Korea’s 2021 roadmap for mandatory sustainability disclosure, the largest firms expanded their ESG content more than other firms. They added specific material information but also generic and, less robustly, immaterial statements, so their disclosure did not shift significantly towards material issues; the estimates are sensitive to flexible trend controls. Material disclosure is not robustly related to firm value, and its weak association with better liquidity is shared by ESG content generally. Anticipated mandates can expand disclosure without clearly making it more useful to investors.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.20944/preprints202611.0206.v1first seen 2026-11-05 05:22:38
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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。