课题申报书：“双碳”背景下基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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“双碳”背景下基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

（一）研究现状

在全球气候变化和环境保护的大背景下，“双碳”目标（即碳达峰和碳中和）已成为各国政府和企业共同追求的目标。随着“双碳”政策的推进，企业环境、社会及治理（ESG）表现逐渐受到广泛关注。然而，一些企业在追求经济效益的同时，可能通过虚假宣传、夸大环保成果等手段进行“漂绿”，即表面上是环保行为，实质上并未真正实现环保目标。这种行为不仅损害了企业的声誉，还可能导致政策执行效果不佳。因此，对企业ESG漂绿风险进行分析和识别具有重要意义。

（二）选题意义

填补研究空白：目前，关于企业ESG漂绿风险的研究相对较少，尤其是在“双碳”背景下，缺乏系统性的分析框架和方法。本课题旨在填补这一研究空白，为相关领域的研究提供参考。

指导企业实践：通过对企业ESG漂绿风险的分析，可以为企业在“双碳”目标下的绿色转型提供有益的指导，帮助企业避免漂绿行为，实现可持续发展。

政策制定参考：研究成果可以为政府相关部门在制定和实施“双碳”政策时提供参考，提高政策执行效果。

（三）研究价值

理论价值：本课题将构建一个基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析框架，为相关领域的研究提供理论支持。

实践价值：研究成果可以为企业提供识别和防范ESG漂绿风险的方法，帮助企业实现绿色转型，提高经济效益和社会效益。

政策价值：研究成果可以为政府相关部门在制定和实施“双碳”政策时提供参考，提高政策执行效果。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

构建基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析框架。

分析企业ESG漂绿风险的主要影响因素。

识别和评估企业ESG漂绿风险。

为企业绿色转型提供策略建议。

（二）研究对象

本课题的研究对象为在“双碳”背景下，可能存在ESG漂绿风险的企业。研究范围包括不同行业、不同规模、不同发展阶段的企业。

（三）研究内容

文献综述：梳理国内外关于企业ESG漂绿风险、多模态图学习等方面的研究现状，明确本课题的研究基础。

理论框架构建：基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析框架，包括风险识别、风险评估、风险应对等方面。

数据收集与处理：收集企业ESG相关数据，包括环境、社会、治理等方面的指标，以及企业财务、市场表现等数据。

模型构建与实证分析：利用多模态图学习方法，构建企业ESG漂绿风险识别和评估模型，并进行实证分析。

策略建议：根据实证分析结果，为企业绿色转型提供策略建议。

三、研究思路、研究方法、创新之处

（一）研究思路

本课题将采用以下研究思路：

文献综述：梳理国内外相关研究，明确研究基础。

理论框架构建：基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析框架。

数据收集与处理：收集企业ESG相关数据，并进行预处理。

模型构建与实证分析：利用多模态图学习方法，构建企业ESG漂绿风险识别和评估模型，并进行实证分析。

策略建议：根据实证分析结果，为企业绿色转型提供策略建议。

（二）研究方法

本课题将采用以下研究方法：

文献研究法：通过查阅国内外相关文献，梳理研究现状，明确研究基础。

理论研究法：基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析框架。

数据收集法：通过公开数据源、企业报告等途径，收集企业ESG相关数据。

模型构建法：利用多模态图学习方法，构建企业ESG漂绿风险识别和评估模型。

实证分析法：通过实证分析，验证模型的有效性，并为企业绿色转型提供策略建议。

（三）创新之处

本课题的创新之处在于：

将多模态图学习应用于企业ESG漂绿风险分析，构建了一个新的分析框架。

系统地分析了企业ESG漂绿风险的主要影响因素，为企业绿色转型提供了有益的指导。

为政府相关部门在制定和实施“双碳”政策时提供了参考，提高了政策执行效果。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

（一）研究基础

本课题的研究基础包括：

国内外关于企业ESG漂绿风险、多模态图学习等方面的研究成果。

企业ESG相关数据，包括环境、社会、治理等方面的指标，以及企业财务、市场表现等数据。

研究团队在相关领域的研究经验和专业知识。

（二）保障条件

本课题的保障条件包括：

研究团队：由具有丰富研究经验和专业知识的专家组成，确保研究工作的顺利进行。

数据来源：通过公开数据源、企业报告等途径，确保数据收集的准确性和完整性。

研究经费：为研究工作提供必要的经费支持，确保研究工作的顺利进行。

（三）研究步骤

本课题的研究步骤如下：

文献综述：梳理国内外相关研究，明确研究基础。

理论框架构建：基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析框架。

数据收集与处理：收集企业ESG相关数据，并进行预处理。

模型构建与