インドネシアの低炭素企業における炭素排出量と気候変動開示
Carbon Emissions and Climate Change Disclosure in Low-Carbon Companies in Indonesia (原題)
Krisnina Maharani Putri Baiq, Ely Windarti Hastuti, Animah, Ulaya Fitriani Baiq
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、インドネシア証券取引所の低炭素リーダー企業（24社）を対象に、炭素排出量開示と気候変動開示が企業価値に与える影響を分析した。結果、炭素開示は企業価値に負の影響を与え、環境パフォーマンス（PROPER評価）のみが正の影響を示した。この結果は、投資家が実質的な環境パフォーマンスを重視することを示唆しており、レジティマシー理論を支持する。
English
This study examines the impact of carbon emissions and climate change disclosure on firm value using a sample of 24 low-carbon leader companies listed on the Indonesia Stock Exchange (2022-2024). Results show that carbon disclosure has a negative effect, while environmental performance (PROPER rating) positively affects firm value. Findings support legitimacy theory, suggesting investors value substantive environmental performance over symbolic disclosure.
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
インドネシアの低炭素企業に焦点を当てた実証研究。日本の投資家が新興国での炭素開示の価値関連性を理解する上で参考となる。ただし、日本企業の有価証券報告書における気候関連開示（SSBJ）とは制度が異なるため、直接的な適用には注意が必要。
In the global GX context
This paper contributes to global climate disclosure literature by providing emerging-market evidence from Indonesia. It shows that investors react more to tangible environmental performance (e.g., PROPER) than to symbolic disclosures—a key insight for regulators (e.g., ISSB) designing disclosure standards that emphasize materiality and real outcomes.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides empirical evidence on the value relevance of carbon disclosure in an emerging market, enriching the legitimacy theory debate.
🏢実務担当者:Companies should prioritize substantive environmental performance (e.g., certified ratings) over mere disclosure to enhance firm value.
🏛政策担当者:Disclosure standards alone may not boost firm value unless backed by verifiable environmental performance metrics.
📄 抄録（日本語訳）
本研究は、Low Carbon Leader企業がサステナビリティの側面、具体的には炭素排出開示、気候変動開示、環境パフォーマンスをどのように統合し、それらが企業価値に与える影響を理解することを目的とする。本研究で使用される母集団は、インドネシア証券取引所のLow-Carbon Leader Indexに上場している全企業で構成され、purposive samplingアプローチを用いて選定され、3年間の委任期間（2022-2024年）を有する24社で構成される。本研究は定量的アプローチを用い、E-viewsソフトウェアバージョン12で処理されたパネルデータ回帰分析を用いる。本研究の結果は、炭素排出開示と気候変動開示が企業価値に負の影響を与え、環境パフォーマンスのみがlow-carbon leader企業の企業価値に正の影響を与えることを示している。この発見は、環境パフォーマンスと資本市場の反応との関係を説明する正当性理論を支持する。投資家は、象徴的な環境開示よりも、PROPER格付けなどを通じて反映される、現実的で測定可能な環境パフォーマンスに反映された実質的な正当性により強く反応する。実務的には、本研究の発見は、投資家と企業が環境問題の規模と指標を、将来の企業サステナビリティイニシアティブにとって重要な考慮事項としてどのように考慮し評価するかに影響を与える。
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）
This study aims to understand how Low Carbon Leader companies integrate sustainability aspects, specifically carbon emission disclosure, climate change disclosure, environmental performance, and their impact on company value. The population used in this study consists of all companies listed in the Low-Carbon Leader Index on the Indonesia Stock Exchange, selected using a purposive sampling approach, comprising 24 companies with a 3-year mandate period (2022-2024). This study uses a quantitative approach, with panel data regression analysis processed using E-views software version 12. The results of this study indicate that carbon emission and climate change disclosures have a negative effect on company value, and only environmental performance has a positive effect on the company value of low-carbon leader companies. This finding supports the legitimacy theory in explaining the relationship between environmental performance and capital market reactions. Investors respond more to substantive legitimacy reflected in real and measurable environmental performance, such as through the PROPER rating, compared to symbolic environmental disclosures. Practically, this study's findings have implications for how investors and companies consider and evaluate the size and indicators of environmental issues as important considerations for future corporate sustainability initiatives
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.22236/agregat_vol10.i1/23282first seen 2026-06-23 05:27:12
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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。