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”目标的推进，企业环境、社会及治理（ESG）表现越来越受到关注。然而，部分企业为了追求短期利益，可能采取漂绿行为，即虚假宣传其环保行为，以误导投资者和消费者。这种漂绿行为不仅损害了企业的声誉，还可能对环境和社会造成负面影响。

（二）选题意义

本课题旨在研究“双碳”背景下基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析。通过分析企业的ESG表现，识别潜在的漂绿行为，对于投资者、消费者、监管机构以及企业自身都具有重要意义。对于投资者和消费者，有助于识别和避免投资于具有漂绿风险的企业，保护其利益。对于监管机构，有助于加强对企业ESG表现的监管，打击漂绿行为。对于企业自身，有助于提高其ESG表现，树立良好的企业形象。

（三）研究价值

本课题的研究价值主要体现在以下几个方面：

理论价值：通过研究多模态图学习在企业ESG漂绿风险分析中的应用，可以丰富和拓展ESG研究领域的理论和方法。

实践价值：研究成果可以为投资者、消费者、监管机构以及企业自身提供有效的工具和方法，帮助其识别和应对企业ESG漂绿风险。

社会价值：通过打击企业漂绿行为，可以促进企业提高ESG表现，推动“双碳”目标的实现，为环境保护和社会可持续发展做出贡献。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

本课题的研究目标主要包括以下几个方面：

构建基于多模态图学习的企业ESG漂绿风险分析模型。

识别和分析企业ESG漂绿行为，评估其风险程度。

为投资者、消费者、监管机构以及企业自身提供有效的工具和方法，帮助其识别和应对企业ESG漂绿风险。

（二）研究对象

本课题的研究对象主要包括以下几个方面：

企业ESG表现数据：包括企业环境、社会及治理方面的相关信息。

企业漂绿行为数据：包括企业虚假宣传其环保行为的相关信息。

投资者、消费者、监管机构以及企业自身：他们需要识别和应对企业ESG漂绿风险。

（三）研究内容

本课题的研究内容主要包括以下几个方面：

多模态图学习在企业ESG漂绿风险分析中的应用。

企业ESG漂绿行为的识别和分析。

企业ESG漂绿风险的评估和应对策略。

三、研究思路、研究方法、创新之处

（一）研究思路

本课题的研究思路主要包括以下几个步骤：

收集和分析企业ESG表现数据，构建企业ESG表现数据集。

收集和分析企业漂绿行为数据，构建企业漂绿行为数据集。

基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析模型。

利用模型识别和分析企业ESG漂绿行为，评估其风险程度。

为投资者、消费者、监管机构以及企业自身提供有效的工具和方法，帮助其识别和应对企业ESG漂绿风险。

（二）研究方法

本课题的研究方法主要包括以下几个方面：

数据收集和分析：通过公开渠道收集企业ESG表现数据和漂绿行为数据，进行分析和处理。

多模态图学习：利用多模态图学习技术，构建企业ESG漂绿风险分析模型。

模型评估和优化：对构建的模型进行评估和优化，提高其准确性和可靠性。

工具和方法开发：基于研究成果，开发有效的工具和方法，帮助投资者、消费者、监管机构以及企业自身识别和应对企业ESG漂绿风险。

（三）创新之处

本课题的创新之处主要体现在以下几个方面：

引入多模态图学习技术，构建企业ESG漂绿风险分析模型，提高了模型的准确性和可靠性。

将企业ESG表现数据和漂绿行为数据相结合，更全面地识别和分析企业ESG漂绿行为。

为投资者、消费者、监管机构以及企业自身提供有效的工具和方法，帮助他们识别和应对企业ESG漂绿风险。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

（一）研究基础

本课题的研究基础主要包括以下几个方面：

理论基础：包括ESG理论、风险管理理论、多模态图学习理论等。

数据基础：包括企业ESG表现数据和漂绿行为数据。

技术基础：包括多模态图学习技术、数据分析技术等。

（二）保障条件

本课题的保障条件主要包括以下几个方面：

人员保障：组建一支由教育科研专家、数据分析师、软件工程师等组成的研究团队。

经费保障：提供充足的经费支持，用于数据收集、模型构建、工具开发等。

设备保障：提供必要的计算机设备、软件工具等，用于数据分析和模型构建。

（三）研究步骤

本课题的研究步骤主要包括以下几个阶段：

准备阶段：收集和分析企业ESG表现数据和漂绿行为数据，构建企业ESG表现数据集和漂绿行为数据集。

模型构建阶段：基于多模态图学习，构建企业ESG漂绿风险分析模型。

模型评估阶段：对构建的模型进行评估和优化，提高其准确性和可靠性