EXPRESS: Integrating Operations and Finance for Sustainable Development: Theory, Practice, and Opportunities

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

🔬研究者:Provides a methodological framework (LLM) for empirical research on sustainable finance and operations, addressing a critical gap in evidence.

🏢実務担当者:Offers insights into how to extract and utilize sustainability-related financial data from filings, useful for corporate disclosure teams.

🏛政策担当者:Highlights the importance of aligning incentives for sustainable development, suggesting that regulation could encourage data availability for such analyses.

持続可能な開発には、資金調達の動員とステークホルダーのインセンティブ調整という2つの核心的な課題への対応が求められる。本稿は、「資源動員」と「インセンティブ調整」の枠組みを通じて、オペレーションズとファイナンスの接点に関する文献を概観する。我々は、中小企業の資金調達制約の緩和と、外部性を内部化するためのオペレーションに基づいた金融契約の構築に関する知識を、文献がどのように前進させてきたかを強調する。我々は重要なギャップを特定する：インセンティブ調整のための理論モデルは確立されている一方で、非構造化データの分析の難しさにより、実証的証拠は限られたままである。このギャップを埋めるため、我々は大規模言語モデル（LLMs）を、実証オペレーションズ・マネジメント研究のための厳密な方法論的ツールキットとして提示する。我々は、問題定義、モデル選択、プロンプトエンジニアリング、検証という4段階の枠組みを概説し、企業の10-K提出書類からサプライヤーファイナンスプログラムに関する新規データを抽出するケーススタディを通じてその応用を例示する。最後に、オペレーションズ、ファイナンス、サステナビリティの交差点における将来の研究を前進させるための統一的な研究アジェンダを提案する。

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。

Sustainable development demands addressing two core challenges: mobilizing financial resources and aligning stakeholder incentives. This paper surveys the operations-finance interface literature through the lens of “Mobilizing Resources” and “Aligning Incentives” framework. We highlight how the literature advances our knowledge of mitigating SME financing constraints and crafting operationally-informed financial contracts to internalize externalities. We identify a critical gap: while theoretical models for incentive alignment are well-established, empirical evidence remains limited due to the difficulty of analyzing unstructured data. To bridge this gap, we present Large Language Models (LLMs) as a rigorous methodological toolkit for empirical operations management research. We outline a four-step framework—Problem Definition, Model Selection, Prompt Engineering, and Validation—and illustrate its application via a case study that extracts novel data on supplier finance programs from corporate 10-K filings. We conclude by proposing a unified research agenda to advance future research at the intersection of operations, finance, and sustainability.

• semanticscholar https://doi.org/10.1177/10591478261454786first seen 2026-05-20 05:40:17 · last seen 2026-08-09 05:44:43