Notice bibliographique
Résumé
ESG (Environmental, Social, Governance) integration has become a core framework for aligning global capital markets with sustainable development goals. According to the International Energy Agency (IEA), achieving the Paris Agreement’s net-zero target by 2050 requires annual clean energy investments to increase from $1.1 trillion in 2022 to $4 trillion by 2030[1]. As of December 2023, global climate-related funds (including mutual funds and ETFs) managed $5.4 trillion, with Europe accounting for 84% of this market[2]. However, geopolitical conflicts (e.g., the Russia-Ukraine war), economic headwinds (e.g., the 2023 global economic slowdown), and regulatory inconsistencies have hindered the deepening of ESG integration. This study aims to identify the key drivers and structural barriers of ESG integration in global capital markets using empirical data from climate fund trends, regulatory developments, and regional disparities. The main drivers include regulatory mandates (such as the EU’s Green Bond Standard 2023 and China’s ESG disclosure requirements), shifting investor preferences (especially among institutional and millennial investors, with $400 billion in net climate fund inflows in 2023), technological advancements (machine learning-based ESG data analytics by firms like MSCI and Sustainalytics[8,9]), and long-term value creation (positive correlations between ESG performance and corporate cost of capital/long-term returns). The primary barriers encompass geopolitical and economic pressures (a 23% decline in clean energy fund assets in 2023), data and methodological gaps (non-standardized ESG disclosures and conflicting ratings from agencies like CDP and Sustainalytics), short-termism (shareholder pressure for quarterly earnings over decarbonization), and market fragmentation (divergent standards between the EU’s SFDR and U.S. regulations). Regional case studies of Europe (the ESG vanguard with 875 out of 1,506 global climate funds), North America (balancing innovation and anti-ESG state laws), and the Asia-Pacific (China’s “30·60” carbon goals driving clean tech investment) further illustrate contextual dynamics[16]. To address these challenges, the study proposes solutions such as regulatory harmonization (led by the ISSB), technology-driven transparency (blockchain for green bond tracking), and investor education (mandatory ESG literacy programs). This research provides actionable insights for policymakers, investors, and companies to advance ESG integration and support the global net-zero transition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».