Environmental, social, and governance investing and sustainability of pension funds: Evidence from the organisation for economic cooperation and development countries
Notice bibliographique
Résumé
Various stakeholders have pressed pension funds (PFs) to refocus their investment strategies on environmental, social and governance (ESG) principles; however, limited attention has been devoted to the impact of sustainable investing on PF assets. Using data from the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) countries from 1999 to 2022 and using the generalised method of moment estimation, we find that the growth of pension assets in countries with high sustainability scores has slowed since the sustainable development goals were adopted. The impact is more pronounced in the European Union (EU) countries. This finding is noteworthy because EU countries are known for their leadership in sustainable development. Capital market returns are the primary channel through which sustainable investing contributes to reduced pension asset growth. Our findings provide policymakers with important information about the unintended costs of addressing climate risk through exclusionary PF policies. In OECD countries with low fertility rates and ageing populations, the cost exacerbates the sustainability challenges that PFs face. • We study sustainable investing (SI) effects on pension funds (PF). • SI practices have lowered PF assets in countries with high sustainability scores. • The SI effects are more pronounced in the EU than non-EU countries. • Capital market returns are the channel through which SI affects PF assets. • Significant unintended transition costs hurt the growth of PFs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».