基于机器学习方法,确定中国固体废物处理公司的ESG类型
Jianling Jiao1, Yana Shuai2, Jingjing Li3
1School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, China; Philosophy and Social Sciences Laboratory of Data Science and Smart Society Governance, Ministry of Education, Hefei, Anhui, China.
Journal of environmental management
|May 26, 2024
概括
本研究评估了中国固体废物处理公司的环境,社会和治理 (ESG) 绩效,揭示了显著的绩效失衡. 主要建议侧重于改善废物管理和ESG披露,以促进可持续发展.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 公司治理 公司治理
- 可持续发展 可持续发展 可持续发展
背景情况:
- 中国专注于气候变化和可持续发展,使人们对固体废物处理行业的ESG绩效更加关注.
- 评估ESG绩效对于理解和改善废物管理对环境的影响至关重要.
研究的目的:
- 为固体废物处理行业构建一个有针对性的ESG评估指数系统.
- 评估ESG绩效并确定71家中国固体废物处置公司 (SWDC) 的公司类型 (静态和动态) 从2013年至2021年.
主要方法:
- 使用文献,SASB标准和公司报告开发了一个有针对性的ESG评估指数系统.
- 使用随机森林和K-means集群来确定指标权重和分类公司的ESG类型.
- 在2013年至2021年期间,分析了71个SWDC的ESG绩效数据.
主要成果:
- 总体而言,SWDC的ESG业绩显示出明显的高低失衡 (2-8点范围).
- 确定了三个静态的ESG公司类型:延迟发展,单轮驱动和协调发展.
- 确定了五种动态的ESG公司类型:持续领先,增长追赶,进展缓慢,波动性变化和逆行惯性.
结论:
- 提高废物管理,应急规划和ESG披露是提高行业业绩的关键.
- 该研究为不同类型的ESG公司提供了有针对性的建议.
- 了解行业的ESG条件有助于监管和支持这一高环境风险部门的可持续发展.
