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インドネシアのインフラセクターにおけるグリーンファイナンス、ネットゼロロードマップ、SBTiの連関解明

Unlocking the Nexus Between Green Financing, Net Zero Roadmaps, and Science-Based Targets Initiatives in Indonesia's Infrastructure Sector (原題)

Nathania Adella Panjaitan, Yunieta Anny Nainggolan

Journal Integration of Management Studiesプレプリント2025-07-13#SBT/SBTi
DOI: 10.58229/jims.v3i3.352
原典: https://doi.org/10.58229/jims.v3i3.352

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、インドネシアの上場インフラ企業65社を対象に、SBTiに沿った開示と財務健全性がグリーンファイナンスの活用に与える影響を分析。ロジスティック回帰の結果、負債コストのみが有意な財務指標であり、SBTi開示スコアがネットゼロロードマップの有無よりもグリーンファイナンスへの関与を説明することが示された。開示の質や第三者保証の不足が課題であり、科学的根拠に基づく気候開示の重要性を強調している。

English

This study analyzes 65 Indonesian listed infrastructure firms to examine how SBTi-aligned disclosures and financial health affect green finance uptake. Logistic regression reveals that cost of debt is the only significant financial predictor, while SBTi disclosure scores outperform net-zero roadmap availability in explaining green finance engagement. Disclosure gaps and limited third-party assurance reduce credibility, highlighting the need for formal, verifiable climate disclosures.

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

インドネシアのインフラセクターに焦点を当てた研究だが、SBTi開示とグリーンファイナンスの連関は日本のGX政策（GXリーグ、サステナブルファイナンス）にも示唆を与える。特に、開示の質が資金調達に直結する点は、日本の企業や投資家にとっても重要。

In the global GX context

This paper provides empirical evidence from an emerging economy on how SBTi disclosures drive green finance, reinforcing the global push for science-based targets in transition finance. It underscores the importance of disclosure quality and third-party assurance, relevant to ISSB and CSRD implementation worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on the link between SBTi disclosure scores and green finance uptake in an emerging market context.

🏢実務担当者:Highlights that formal SBTi-aligned disclosures are more effective than net-zero roadmap availability for accessing green capital.

🏛政策担当者:Suggests that regulatory incentives and disclosure standards are essential to advance infrastructure decarbonization.

📄 抄録（日本語訳）

インフラ部門、特にエネルギー、建設、運輸は、その排出原単位と資本需要により、インドネシアのネットゼロ移行において極めて重要である。本研究は、Science-Based Targets Initiatives（SBTi）の開示と財務健全性がグリーンファイナンスの活用にどのように影響するかを調査する。混合手法アプローチとロジスティック回帰を、2023会計年度におけるIDX上場インフラ企業65社に用いた本研究は、年次報告書およびサステナビリティ報告書からの企業レベルのデータを組み込んでいる。Return on Equity（ROE）、Debt-to-Equity Ratio（DER）、Cost of Debt（COD）、およびSBTi整合開示スコア（CNZSTot）を含む指標を適用する。結果は、CODが唯一の有意な財務予測因子である一方、SBTi開示スコアはネットゼロロードマップの有無よりもグリーンファイナンスへの関与を説明する上で優れていることを示す。開示のギャップ、限定的な第三者保証、およびセクター間の不整合は、信頼性を低下させる。これらの発見は、科学的根拠に基づく枠組みに整合した、形式的で検証可能な気候開示がグリーン資本へのアクセスにおいて極めて重要であり、規制上のインセンティブの強化と開示基準の向上もまた、インドネシアのインフラ脱炭素化アジェンダを前進させるために不可欠になることを示唆する。

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。

📄 Abstract（原文）

Infrastructure sectors, especially energy, construction, and transport, are pivotal to Indonesia's net-zero transition due to their emissions intensity and capital demands. This study investigates how Science-Based Targets Initiatives (SBTi) disclosures and financial health affect green finance uptake. Using a mixed-method approach and logistic regression on 65 IDX-listed infrastructure firms within the 2023 fiscal year, this research incorporates firm-level data from annual and sustainability reports. It applies indicators including Return on Equity (ROE), Debt-to-Equity Ratio (DER), Cost of Debt (COD), and SBTi-aligned disclosure scores (CNZSTot). The results show that COD is the only significant financial predictor, while SBTi disclosure scores outperform net-zero roadmap availability in explaining green finance engagement. Disclosure gaps, limited third-party assurance, and sectoral inconsistencies reduce credibility. The findings imply that formal, verifiable climate disclosures aligned with science-based frameworks are pivotal in accessing the green capital, enhancing regulatory incentives, and disclosure standards also become essential to advance Indonesia's infrastructure decarbonization agenda.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。