年次報告書のテキスト複雑性とESG格付け不一致

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

🔬研究者:This study offers a novel information-processing lens to understand ESG rating disagreement, complementing agency-method focused literature.

🏢実務担当者:Corporate disclosure teams can use these findings to craft clearer annual reports, potentially reducing ESG rating divergence and improving investor communication.

🏛政策担当者:Regulators should consider disclosure complexity when designing ESG reporting guidelines, as it affects rating consistency across agencies.

環境・社会・ガバナンス（ESG）評価の世界的な高まりに伴い、企業のESG格付けの不一致は、学界と実務家の双方からますます注目を集めている。既存研究は主に、評価機関間の方法論の違いという観点からESG格付けの不一致を説明しているが、入力情報の複雑さが、そのような方法論の違いが格付け結果に反映される程度をどのように形作るかについては、比較的限られた注目しか払われていない。情報処理理論に基づき、本研究は2013年から2022年までの中国A株上場企業を調査サンプルとして、年次報告書のテキスト複雑性とESG格付けの不一致との関係、および情報入力段階と情報解釈段階における境界条件を体系的に検証する。結果は以下のことを示している：(1) 年次報告書のテキスト複雑性は、ESG格付けの不一致と有意に正の関連がある。テキストがより複雑な年次報告書は、評価機関における情報解釈コストの上昇と主観的な情報補完の増大と関連しており、これがより大きな格付けの不一致に関連している可能性がある。(2) 年次報告書のテキスト複雑性とESG格付けの不一致との関係は、ESGの側面および評価機関のタイプによって異質性を示す。具体的には、この関連は社会およびガバナンスの側面において、また国内の評価機関においてより顕著である。本研究は、ESG格付けの不一致が評価機関間の方法論の違いだけでなく、複雑で曖昧な情報環境の下でこれらの違いが増幅される方法にも起因することを明らかにしている。(3) 業績説明会のトーンと機関投資家によるサイト訪問は、それぞれ情報入力段階と情報解釈段階における境界条件として機能する。年次報告書のテキスト複雑性とESG格付けの不一致との正の関係は、業績説明会のトーンがより肯定的である場合、および機関投資家によるサイト訪問がより頻繁である場合に、それほど顕著ではない。これらの発見は、ESG格付けの不一致を理解するための新たな情報処理の視点を提供し、規制当局が差別化された開示ガイドラインを策定し、上場企業が年次報告書の開示の解釈可能性を向上させるための実証的証拠を提供する。

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。

With the global rise of environmental, social, and governance (ESG) evaluation, corporate ESG rating disagreement has attracted increasing attention from academics and practitioners. Existing studies primarily explain ESG rating disagreement from the perspective of methodological differences among rating agencies, but pay relatively limited attention to how the complexity of input information shapes the extent to which such methodological differences are reflected in rating outcomes. Drawing on information processing theory, this study uses Chinese A-share listed companies from 2013 to 2022 as the research sample to systematically examine the relationship between annual report textual complexity and ESG rating disagreement, as well as the boundary conditions in the information input stage and information interpretation stage. The results show that: (1) Annual report textual complexity is significantly positively associated with ESG rating disagreement. More textually complex annual reports are associated with higher information interpretation costs and greater subjective information completion among rating agencies, which may be related to wider rating disagreement. (2) The relationship between annual report textual complexity and ESG rating disagreement exhibits heterogeneity across ESG dimensions and rating agency types. Specifically, this association is more pronounced in the social and governance dimensions and among domestic rating agencies. This study reveals that ESG rating disagreement stems not only from methodological differences among rating agencies but also from the way these differences are amplified under complex and ambiguous information environments. (3) Earnings conference call tone and institutional investor site visits serve as boundary conditions in the information input and information interpretation stages, respectively. The positive relationship between annual report textual complexity and ESG rating disagreement is less pronounced when earnings conference call tone is more positive and when institutional investor site visits are more frequent. The findings provide a new information-processing perspective for understanding ESG rating disagreement and offer empirical evidence for regulators to develop differentiated disclosure guidelines and for listed companies to improve the interpretability of annual report disclosures.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105609first seen 2026-07-13 05:32:15