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Top Management Teams’ Environmental Attention and ESG Rating Divergence: Evidence from China

トップマネジメントチームの環境関心とESG格付けの乖離：中国からのエビデンス (AI 翻訳)

Yishi Qiu, Susheng Wang

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-04-21#ESGOrigin: CN
DOI: 10.3390/su18084131
原典: https://doi.org/10.3390/su18084131

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究は、トップマネジメントチーム（TMT）の環境関心がESG格付けの乖離を緩和するかを検証。中国A株非金融上場企業の2015～2023年のデータを用い、テキスト分析と回帰分析を実施。結果、経営陣の環境への注意力が高いほど格付けの不一致が減少し、特に環境規制の厳しい地域でその効果が顕著であることが示された。

English

This study examines whether top management team (TMT) environmental attention mitigates ESG rating divergence. Using Chinese A-share non-financial firms from 2015 to 2023, textual analysis and high-dimensional fixed-effects regressions show that executive environmental focus reduces rating divergence, especially in regions with stringent environmental regulations.

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

中国のESG格付け乖離に関する実証研究であり、日本企業にも示唆がある。日本ではSSBJ基準の導入や有報でのサステナビリティ情報開示が進む中、経営陣の環境への関心が情報の質を高める可能性を示す。ただし中国市場特有の制度要因も考慮すべき。

In the global GX context

This study adds to global ESG literature by linking managerial cognition to rating divergence. For global contexts like TCFD/ISSB adoption, it suggests that substantive executive attention can improve disclosure consistency and reduce market misalignment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on the role of top management attention in reducing ESG rating divergence.

🏢実務担当者:Highlights the importance of executive focus on environmental issues to improve external ESG rating consistency.

🏛政策担当者:Suggests regulators could encourage structured sustainability reporting to support managerial cognition in standardizing ESG measurements.

📄 抄録（日本語訳）

環境・社会・ガバナンス（ESG）格付けの乖離は、正確な持続可能性の測定と持続可能な投資に対する障壁となっている一方で、内部の経営者の認知がこの外部市場の不整合にどのように対処するかは、未だ十分に研究されていない。経営者の焦点が企業の持続可能性に関する市場のコンセンサスをどのように形成するかという研究課題に取り組むため、本研究は注目の基盤的視点（Attention-Based View）とシグナリング理論を統合し、トップマネジメントチーム（TMT）の環境への注目がESG格付けの乖離に及ぼす緩和的な役割の可能性を検討する。高次元固定効果回帰とテキスト分析を用いて、2015年から2023年までの中国A株非金融上場企業のサンプルを分析する。実証結果は、透明性が高く積極的な経営者の環境への焦点が格付けの乖離を低減させ、それによって情報基盤を部分的に整合させることを示している。この認知的整合は、特に環境問題が企業の中核的な産業マテリアリティと一致する場合に情報調整装置として機能し、この関連性は環境規制が厳格な地域でより顕著に現れる。頑健性チェックは、経営者の注目によって促進される実質的かつ定量的な持続可能性開示が、外部格付け機関間の情報的不整合を緩和するのに役立つという見解を支持する。これらの発見は、持続可能な開発を推進するための社会経済的および政策的洞察を提供し、規制当局がESG測定の標準化における経営者の認知の役割を支援するために、構造化された持続可能性報告を奨励することを検討できることを示唆している。

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）

While Environmental, Social, and Governance (ESG) rating divergence poses a barrier to accurate sustainability measurement and sustainable investment, how internal managerial cognition addresses this external market misalignment remains underexplored. To address the research question of how executive focus shapes market consensus on corporate sustainability, this study integrates the Attention-Based View and Signaling Theory to examine the potential mitigating role of Top Management Team (TMT) environmental attention on ESG rating divergence. Utilizing high-dimensional fixed-effects regressions and textual analysis, we analyze a sample of Chinese A-share non-financial listed firms from 2015 to 2023. Empirical results indicate that a transparent and forthcoming managerial environmental focus helps reduce rating divergence, thereby partially aligning informational baselines. This cognitive alignment can act as an information calibrator, particularly when environmental issues match the firm’s core industry materiality, and this association appears more pronounced in regions with stringent environmental regulations. Robustness checks support the notion that substantive, quantitative sustainability disclosures driven by executive attention assist in alleviating informational misalignment among external rating agencies. These findings offer socio-economic and policy insights for advancing sustainable development, suggesting that regulators could consider encouraging structured sustainability reporting to support the role of executive cognition in standardizing ESG measurements.

🔗 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。