基于LLM辅助和规则的ESG披露质量评估及其与外部ESG评级的关联：来自标准普尔500能源公司的探索性证据

环境、社会和治理（ESG）披露已成为外部利益相关者的重要信息来源。随着可持续性报告的扩展，区分披露数量与披露质量变得越来越重要。本研究考察了可持续性披露质量如何与标准普尔500能源行业公司的外部ESG评估结果相关。使用大型语言模型（LLM）辅助的结构化内容分析，从可持续性报告中识别和分类了与ESG相关的声明。基于结果语料库，构建了三个披露质量指标：定量证据比率（QER）、目标问责比率（TAR）和报告基础设施评分（RIS）。这些指标被整合为一个复合披露质量指数（DQI），并通过斯皮尔曼等级相关分析与标准普尔全球ESG分数进行了比较。结果表明，单个指标之间仅有有限的正相关，而复合DQI显示出更明显的正相关关系。还观察到了披露-评级的差异模式，表明相对有利的披露质量位置并不总是与更高的ESG分数排名一致。总体而言，研究结果表明，可持续性披露质量可能是多维的，当披露特征综合考虑时，其与外部ESG评估结果的关联更为明显。然而，由于分析仅限于少量标准普尔500能源行业公司的样本，因此研究结果应被视为探索性行业特定证据，具有有限的普遍适用性.