Reforming Sustainability-Linked Bonds by Strengthening Investor Trust
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the emergence of sustainability-linked bonds (SLBs) as an innovative instrument to finance sustainability objectives. SLBs are any type of bond instrument for which the financial characteristics vary depending on whether the issuer achieves predefined sustainability objectives. SLBs were launched in 2019, represent 7% of labeled bonds, and now exceed USD 250 billion. In the context of the growth of sustainable finance and concerns of greenwashing, this paper asks whether SLBs are an effective mechanism to attract sustainable finance. Drawing on a complete revision of the literature and interviews with practitioners, the findings highlight the potential of SLBs to contribute to sustainability financing, especially in hard-to-abate sectors. Recommendations include defining standardized KPIs based on a materiality assessment, requesting SPTs to be supported by science, and tailored step-up mechanisms. The academic literature and experts converge in their description of greenwashing risks posed by SLBs, their signaling effect, and the lack of sophistication in SLB pricing, in particular the optionality represented by step-ups. The literature differs from the practitioners’ perception on the existence of an issuance premium. Enhancing the design of SLBs represents an opportunity to add rigor to sustainable finance and better price externalities, where material topics have an explicit impact on the cost of funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».