ESG disclosure topics and reporting frameworks: exploratory research across automotive, construction, and energy industries
ESG開示トピックと報告フレームワーク：自動車、建設、エネルギー産業における探索的研究 (AI 翻訳)
Bence Lukács, Robert C. Rickards, Péter Molnár, Alex Suta, Árpád Tóth
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、中央東欧（CEE）地域の自動車、建設、エネルギー産業におけるESG報告の現状を評価する。60社の2021年サステナビリティ報告書をPythonベースのテキストマイニングで分析し、ESRSに沿ったカスタム辞書を用いて開示内容の差異を明らかにした。気候変動と生物多様性に関する定性的開示にばらつきがあり、透明性と一貫性の向上が必要と結論づけている。
English
This paper assesses ESG reporting practices in the automotive, construction, and energy industries in Central Eastern Europe (CEE). Using Python-based text mining on 60 sustainability reports from 2021, it finds significant variance in qualitative disclosures on climate change and biodiversity, highlighting the need for enhanced transparency and consistent metrics aligned with ESRS.
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
本論文はCEE地域に焦点を当てているが、日本企業が欧州進出時にESRS準拠の開示を求められるケースが増えており、開示の実態と課題を理解する上で参考になる。特に自動車・建設・エネルギー業界は日本でもGXの中心であり、テキストマイニング手法の応用可能性も示唆している。
In the global GX context
This study provides empirical evidence on ESG disclosure practices in CEE, a region often underrepresented in global reporting research. It demonstrates the use of automated text analysis to assess alignment with ESRS, offering methodological insights for global disclosure scholarship. The findings on cross-industry variance are relevant for policymakers and standard-setters aiming for harmonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a replicable text-mining methodology for analyzing ESG disclosures and empirical evidence on CEE reporting practices.
🏢実務担当者:Highlights gaps in qualitative ESG disclosures, especially on climate and biodiversity, that companies can address to improve reporting quality.
🏛政策担当者:Offers insights into current disclosure practices in CEE, supporting efforts to enhance regulatory frameworks and enforcement.
📄 抄録（日本語訳）
抄録 環境・社会・ガバナンス（ESG）報告と温室効果ガス排出量の適切な測定は、環境への影響が大きい産業にとってますます重要になっている。本研究は、中央・東欧（CEE）地域で事業を展開する自動車、建設、エネルギー産業におけるESG報告慣行の現状を評価し、改善が必要な領域を明らかにすることを目的とする。この目的を達成するため、複数産業にわたる持続可能性開示データベースを作成し、Pythonベースのテキストマイニング手法を用いて、語句の頻度-逆文書頻度および文脈内キーワード分析により分析した。このプロセスでは、2021年分の60件の持続可能性報告書からテキストを抽出・前処理し、その後、欧州持続可能性報告基準に整合した主要ESG用語のカスタム辞書を構築した。調査結果は、特に気候変動と生物多様性に関して、産業間で定性的開示の焦点にかなりのばらつきがあることを明らかにした。この調査は、ESG報告における透明性の向上、一貫した指標、厳格な検証の必要性を強調している。また、本研究は、CEE地域における持続可能性報告のための自動テキスト分析の技術的可能性に関する新たな洞察を提供し、改善が必要と思われる主要な領域を浮き彫りにしている。
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）
Abstract Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting and proper measurement of greenhouse gas emissions are becoming increasingly important for industries with substantial environmental impact. This research aims to assess the current state of ESG reporting practices and highlight areas for improvement across the automotive, construction and energy industries operating in the Central Eastern European (CEE) region. To achieve this aim, a multi-industry sustainability disclosure database was created and analyzed through a Python-based text-mining methodology, using term frequency-inverse document frequency and keyword-in-context analysis. The process involved extracting and preprocessing text from 60 sustainability reports for the year 2021, followed by constructing a custom dictionary of key ESG terms aligned with the European Sustainability Reporting Standards. The findings reveal considerable variance in the focus of qualitative disclosures across industries, particularly regarding climate change and biodiversity. The investigation underscores the need for enhanced transparency, consistent metrics, and rigorous validation in ESG reporting. The study also provides new insights into the technical possibilities of automated text analysis for sustainability reporting in the CEE region, and highlights key areas where improvement appears necessary.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openaire https://doi.org/10.1007/s43621-025-01533-xfirst seen 2026-05-05 19:08:01 · last seen 2026-07-17 04:37:33
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