8x new research on circular diversity, green disclosure effects, profitable disclosure, ML beating LLM, greenwashing, country ESG, missing climate dividends, and costly climate litigation
Zusammenfassung
8x new research on circular diversity, green disclosure effects, profitable disclosure, ML beating LLM, greenwashing, country ESG, missing climate dividends, and costly climate litigation
Disclosure: # zeigt die Zahl von SSRN Forschungspapier-Downloads am 4.9.2025. Die Abstracts wurden mit der kostenlosen Version von Deepl.com übersetzt
Umwelt- und Sozialresearch
Circular diversity: Corporate circular economy strategies: Balancing environmental impact, reputation and greenwashing risks von David Knäble, Esther de Quevedo Puente, und Thomas Baumgärtler vom 21. August 2025 (#12): „Panel-Daten von 67 globalen Unternehmen (2015–2023) wurden … analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung erneuerbarer Energien die Umweltleistung deutlich verbessert und die Reputation stärkt. Recycling senkt den Energieverbrauch, hat jedoch keine messbaren Auswirkungen auf Emissionen oder Reputation. Nachhaltige Richtlinien („Policies“) verbessern die Reputation, ohne die Umweltleistung zu verändern“ (Abstract).
Green disclosure effects: Mandatory Disclosure of Investors’ Fossil Fuel Holdings von Gregory S. Miller, Douglas R. Stockbridge Jr. und Christopher D. Williams vom 15. August 2025 (#61): „Anhand einer kalifornischen Offenlegungspflicht aus dem Jahr 2016, die einige US-Versicherungsunternehmen dazu verpflichtete, ihre Investitionen in fossile Brennstoffe auf einer öffentlichen Website offenzulegen, stellen wir fest, dass die offenlegenden Versicherer ihre Investitionen in fossile Brennstoffe im Vergleich zu den nicht offenlegenden Unternehmen um etwa 20 % reduziert haben … “ (Abstract).
ESG investment research
Profitable disclosure: The Determinants and Performance Effects of TCFD Adoption: UK Evidence von Yu-Lin Hsua, Sin-Ru Chenb und Hua-Wei Huang vom 15. August 2025 (#24): “… die Task Force on Climate-Related Financial Disclosures (TCFD) des Financial Stability Board (FSB) (hat) 2017 Empfehlungen dazu herausgegeben, wie Unternehmen klimabezogene Themen berichten sollten. „… Wir zeigen ferner, dass die freiwillige Offenlegung gemäß TCFD im Allgemeinen mit einer besseren Unternehmensleistung verbunden ist, gemessen an der Gesamtkapitalrendite (ROA) und dem Tobin’s Q. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch, dass die Offenlegung gemäß TCFD die Leistung kleinerer Unternehmen beeinträchtigen kann, was darauf hindeutet, dass die freiwillige Offenlegung gemäß TCFD für kleinere Unternehmen mit hohen Kosten verbunden sein kann …“ (Abstract).
ML beats LLM: ESG Risk Classification in 10-K Filings: Benchmarking FinBERT and Large Language Models von Ace Vo, Rosemary Kim, Miloslava Plachkinova und Jake Tam Lestyk vom 12. August 2025 (#32): „Diese Studie präsentiert eine systematische Bewertung von maschinellem Lernen (ML) und großen Sprachmodellen (LLMs) zur Klassifizierung von Risiken in den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG) in US-amerikanischen 10-K-Unterlagen. Wir wenden das FinBERT-ESG-9-Categories-Modell (im Folgenden FinBERT) an, einen domänenspezifischen Transformer, der auf ESG-Offenlegungen abgestimmt ist, um über 122.000 Absätze aus den Abschnitten „Item 1A Risk Factor” von S&P-100-Unternehmen (2012–2022) zu klassifizieren. Um seine Leistung zu bewerten, erstellen wir einen von Menschen annotierten Ground-Truth-Datensatz mit 789 Absätzen und vergleichen die FinBERT-Ergebnisse mit fünf führenden LLMs: ChatGPT 4o, Claude-3.5-Sonnet, Grok 3, Gemini 2.5-Pro und DeepSeek 3.1. FinBERT erzielt die höchste Genauigkeit (83 %) und den höchsten Makro-F1-Score (0,83) und übertrifft damit alle LLMs, deren Genauigkeit zwischen 59 % und 69 % liegt. Obwohl LLMs eine hohe Übereinstimmung zwischen den Modellen aufweisen, ist ihre Übereinstimmung mit menschlichen Annotationen nur moderat, was die Grenzen des Modellkonsenses deutlich macht. Eine Analyse auf Kategorieebene zeigt darüber hinaus, dass LLMs mit ESG-spezifischen semantischen Grenzen zu kämpfen haben, insbesondere in unterrepräsentierten Klassen wie „Community Relations” und „Business Ethics”“ (Abstract).
Mein Kommentar: Mit Clarity.ai nutze ich seit mehreren Jahren einen AI-fokussierten Nachhaltigkeitsdatenanbieter
Greenwashing research: Synthesis of greenwashing research over the past two decades and a framework for the future agenda von June Cao, Ari Budi Kristanto und Zijie Huang vom 20. August 2025 (#18): „Unsere umfassenden Analysen zeigen drei Forschungsstränge auf: (1) unaufrichtiges Greenwashing in der CSR-Berichterstattung, (2) irreführendes Unternehmensmarketing und (3) nicht ganz so umweltfreundliche Finanzierungen. … Wir identifizieren die Greenwashing-Strategien von Unternehmen, darunter umfangreiches Branding, die Wahl der Berichtsformate, Mediendesign, narrative Techniken und irreführende Aussagen. Greenwashing ist in erster Linie mit unbeabsichtigten Folgen für die Unternehmen und die Gesellschaft verbunden, darunter die Gefährdung der Reputation der Marke, finanzielle Verluste, der Verlust des gesellschaftlichen Vertrauens, Verwirrung bei den Verbrauchern und die Gefährdung der ökologischen Nachhaltigkeit. Die Grünwascher erreichen jedoch ihr Ziel, sich vor dringenden Umweltvorschriften zu schützen“ (Abstract).
Corporate country ESG: Measuring National Sustainability: ESG Scores from Corporate Data von Sergio Hoffmann und Rita Laura D’Ecclesia vom 14. August 2025 (#19): „Dieser Beitrag schlägt einen neuartigen Bottom-up-Ansatz zur Bewertung der Nachhaltigkeit auf Länderebene vor, indem ein nationaler ESG-Score aus den ESG-Ratings börsennotierter Unternehmen in zwölf Industrieländern von 2013 bis 2022 abgeleitet wird …. Die Ergebnisse zeigen, dass Energieintensität, Sterblichkeitsraten bei Kindern unter 5 Jahren und Indikatoren für die Gleichstellung der Geschlechter in engem Zusammenhang mit der nationalen ESG-Bewertung stehen” (Abstract).
Mein Kommentar: Solches Research ist vor allem für Staatsanleihe-Investments interessant. Ich nutze für meine nachhaltigen Portfolios allerdings keine Staatsanleihen, sondern nur Anleihen von multilateralen Entwicklungsbanken und Unternehmen
No climate dividend? The whole nine yards of climate? New evidence on approaches of climate oriented mutual funds von Juris Dobrick, Christian Klein und Lisa Knob vom 30. Juni 2025 (#21): “… Wir untersuchen die Merkmale europäischer klimabezogener Investmentfonds … Wir stellen fest, dass die Klimakonzeptionen hinsichtlich der Relevanz verschiedener Klimakennzahlen heterogen sind. Darüber hinaus stellen wir fest, dass keine der Klimakonzeptionen der Fonds niedrigere risikobereinigte Renditen erzielt …” (Abstract).
Mein Kommentar: Auch „nur“ vergleichbare risikobereinigte Renditen sprechen für Investments in klimabezogene Investmentfonds.
Costly climate litigation: The impact of climate litigation risk on firms’ cost of bank loans von Andreas Beyer, Lorenzo Nobile vom 6. August 2025 (#46): „Anhand eines neuartigen weltweiten Datensatzes von 5.264 Konsortialkrediten, die zwischen 2006 bis 2021 … finden wir robuste empirische Belege dafür, dass Unternehmen, gegen die Klimaklagen angestrengt werden, deutlich höhere Spreads für ihre Bankkredite zahlen. Diese Auswirkungen sind bei Unternehmen mit schwächerer Umweltbilanz und höheren ESG-Kontroversen noch ausgeprägter“ (Abstract).
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