عوامل ECON-ESG
أهداف التنمية المستدامة
عوامل ESG
شكل جديد من الاستدامة
عوامل اقتصادية
الاستدامة

أصبح دمج عوامل البيئة والاجتماع والحوكمة (ESG) في الاستدامة أمرًا أساسيًا لتقييم مسارات التنمية المستدامة للدول (إيشيك وآخرون، 2024أ، 2024ب). ومع ذلك، تركز اعتبارات ESG بشكل أساسي على الشركات، وغالبًا ما تفتقر إلى ارتباط مباشر بالأسس الاقتصادية. لذلك، نقوم بتحويل هذا المفهوم التقليدي المكون من ثلاثة عناصر (ESG) إلى شكل مكون من أربعة عناصر من خلال إضافة “ركيزة الاقتصاد” وجعلها ECON-ESG. هذا الشكل الجديد (المفهوم) سيسد الفجوة في الأدبيات المتعلقة بالدراسات التي تستخدم عوامل ESG دون النظر في تأثيرات المقاييس الاقتصادية على الاستدامة.

يمكن أن يخدم هذا الشكل المقترح من الاستدامة العديد من الأغراض المذكورة أدناه لصانعي السياسات والباحثين:

عديدة ومحددة بوضوح. ومع ذلك، فإن عوامل ESG ليست محددة بوضوح مثل عوامل SDG. لذلك، سيمكننا هذا الربط من دمج أهداف التنمية المستدامة مع ECON-ESG والحصول على منظور شامل حول الاستدامة.

تدمج دراسات متنوعة التوصيات من تقارير تحليل ESG المقدمة من مديري الأصول ووكالات التصنيف عند بناء مؤشر ESG المركب (كابيل-بلانكارد وآخرون، 2019؛ ديائي وآخرون، 2022؛ إيشيك وآخرون، 2024أ، 2024ب). تأتي هذه التقارير من كيانات متنوعة مثل VIGEO (2013)، HSBC AM (2013)، Natixis AM (2013)، MSCI، ESG Research (2011)، وفريق ديون الأسواق الناشئة في Neuberger Berman (2014). على الرغم من تغطيتها الشاملة، لا تزال هناك مخاوف بشأن موثوقية وتوحيد هذه التقييمات (تشاتيرجي وآخرون، 2009). تركز العديد من تقييمات ESG على تقييم السياسات وأحيانًا الإجراءات السطحية بدلاً من قياس التخفيضات الفعلية في التأثيرات البيئية أو الاجتماعية والمخاطر المرتبطة بها (غونينش وشولتنس، 2017).

أبرز إيشيك وآخرون (2024أ، 2024ب)، ديائي وآخرون (2022)، وكابيل-بلانكارد وآخرون (2019) النطاق الواسع من العوامل المستخدمة في حساب مؤشرات البيئة والاجتماع والحوكمة (ESG). تشمل المقاييس البيئية اعتبارات مثل جودة الهواء، وموارد المياه، والحفاظ على الغابات، ودمج مصادر الطاقة المتجددة. تشمل المؤشرات الاجتماعية تطوير رأس المال البشري، والديناميات السكانية، وتوفير الرعاية الصحية، وديناميات التوظيف، والجهود نحو المساواة بين الجنسين. تشمل معايير الحوكمة تقييمات المؤسسات الديمقراطية وتنفيذ السياسات التي تهدف إلى ضمان السلامة والحوكمة الفعالة. يصف الجدول 1 الشرح التفصيلي لعوامل ESG الفردية.

إطار العمل التقليدي للبيئة والمجتمع والحوكمة (ESG) يوفر وجهات نظر قيمة حول إدارة البيئة، المسؤولية الاجتماعية، وممارسات الحوكمة. ومع ذلك، فإنه يميل إلى إغفال التأثير المباشر للعوامل الاقتصادية على نتائج الاستدامة على المستوى الوطني. الأداء الاقتصادي، الذي يشمل مؤشرات مثل نمو الناتج المحلي الإجمالي، معدلات البطالة، وتوزيع الدخل، يشكل بشكل كبير قدرة البلاد على معالجة القضايا البيئية، وتعزيز العدالة الاجتماعية، والحفاظ على معايير الحوكمة الفعالة. ومع ذلك، فإن الفجوة الحالية بين العوامل الاقتصادية ومقاييس ESG تعيق قدرة صانعي السياسات والمساهمين على وضع استراتيجيات فعالة للتنمية المستدامة والنمو الشامل. على الرغم من أن هناك عوامل أخرى لها صلات مباشرة وغير مباشرة بالاقتصاد، فإن الجدول 2 يوضح المؤشرات الاقتصادية المقترحة، والتي تعتبر مقاييس حيوية لتقييم أداء الاقتصاد (Işık et al., 2024a, 2024b; Jain and Singhal, 2023; Korkmaz et al., 2022; Thomas Ng et al., 2000; Landefeld et al., 2008; Kosarev and Ponomarenko, 1996; Zarnowitz & Braun, 1989; Cain, 1979).

الشكل 1 دمج البعد الاقتصادي (ECON) في عوامل ESG كـ (ECON-ESG)

يعتبر كل من هذه المتغيرات/المؤشرات الاقتصادية حاسماً لفهم جوانب مختلفة من الصحة الاقتصادية. الناتج المحلي الإجمالي (GDP) هو مقياس شامل للنشاط الاقتصادي للبلد، يعكس النمو والإنتاجية العامة. تؤثر معدلات الفائدة على قرارات الاقتراض والادخار والاستثمار، مما يؤثر على إنفاق المستهلكين ومعدلات التضخم. يتتبع مؤشر أسعار المستهلك (CPI) التغيرات في تكلفة المعيشة، مما يوفر رؤى حول الضغوط التضخمية. تؤثر أسعار الصرف على تنافسية التجارة الدولية وتدفقات رأس المال، مما يؤثر على ديناميات التصدير/الاستيراد والتضخم. تشير معدلات البطالة إلى ظروف سوق العمل ومرونة الاقتصاد، مما يعكس توفر الوظائف وثقة المستهلك. يوفر مراقبة هذه المتغيرات بشكل جماعي رؤية شاملة للأداء الاقتصادي، مما يساعد صانعي السياسات والشركات والمستثمرين في اتخاذ القرارات وإدارة المخاطر.

تم بناء منهجية إطار العمل المركب المقترح ECON-ESG (انظر الشكل 1) باستخدام مؤشرات اقتصادية فردية (ECON)، بيئية (E)، اجتماعية (S)، حوكمة (G)، ومؤشرات ECON-ESG في الخطوات الإجرائية التالية:

تحليل المكونات الرئيسية: تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هو طريقة إحصائية تحدد مجموعات متماسكة من المتغيرات في مجموعة بيانات من خلال دمج المتغيرات المرتبطة بشكل كبير في مكونات. تكشف هذه المكونات عن العمليات الأساسية التي تفسر الارتباط بين المتغيرات (Tabachnick et al., 2007). يهدف PCA إلى استخراج أقصى تباين من مجموعة البيانات، حيث يمثل كل مكون تركيبة خطية من المتغيرات الملاحظة التي تفصل بين الموضوعات بشكل أقصى من خلال تعظيم تباين درجات مكوناتها. يتم حساب المكونات اللاحقة من الارتباطات المتبقية لاستخراج أقصى تباين. التباين الذي يتم التقاطه بواسطة المكونات اللاحقة في PCA غير مرتبط بالمكون الأول، مما يضمن الاستقلالية. كما أن هذه المكونات اللاحقة تستخرج أقصى تباين من الارتباطات المتبقية وتظل مستقلة عن بعضها البعض. نتيجة لذلك، تمثل المكونات المستخرجة جزءًا كبيرًا من التباين في مجموعة البيانات الأصلية ويمكن استخدامها في التحليل اللاحق. يمكن أن يكون إنشاء نموذج ECON-ESG من تحليل المكونات الرئيسية طريقة مناسبة. نقترح بعدًا جديدًا يعتبر حيويًا للتنمية المستدامة للبلد.

تشمل إجراءات PCA في هذه الدراسة، الموضحة في الشكل 2، هذه المراحل الرئيسية:

في الختام، أصبح دمج عوامل البيئة والمجتمع والحوكمة (ESG) جزءًا لا يتجزأ من تقييم مسارات التنمية المستدامة للدول. ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر الأطر التقليدية لـ ESG إلى ارتباط مباشر بالأسس الاقتصادية. إدراكًا لهذه الفجوة، تم اقتراح مفهوم “ECON-ESG”، الذي يهدف إلى تعزيز تقييم الاستدامة من خلال دمج المؤشرات الاقتصادية جنبًا إلى جنب مع مقاييس ESG التقليدية.

بينما توفر تقارير تحليل ESG من مصادر متنوعة رؤى قيمة، لا تزال هناك مخاوف بشأن موثوقيتها وتجانسها. علاوة على ذلك، تركز مؤشرات ESG الحالية بشكل أساسي على تقييم السياسات بدلاً من قياس التأثيرات البيئية والاجتماعية الفعلية. تقترح هذه الورقة نهجًا شاملاً لتقييم ESG، باستخدام مجموعة واسعة من المؤشرات البيئية والاجتماعية والحوكمة. بالإضافة إلى ذلك، تقدم متغيرات اقتصادية مثل الناتج المحلي الإجمالي، ومعدلات الفائدة، ومعدلات البطالة في إطار التقييم. يُقترح تحليل المكونات الرئيسية (PCA) كطريقة مناسبة لإنشاء نموذج ECON-ESG. يتضمن ذلك تقييم علاقات المتغيرات، وتحديد عدد العوامل، وتدوير العوامل للتفسير، ووزن العوامل بناءً على مساهمتها في التباين المفسر.

إن دمج المؤشرات الاقتصادية في ESG وتحويلها إلى نموذج ECON-ESG يوفر فهمًا أكثر شمولية لجهود الاستدامة والتنمية للدول. يمكّن ذلك صانعي السياسات والشركات والمستثمرين من اتخاذ قرارات مستنيرة ووضع استراتيجيات فعالة للنمو المستدام والتنمية الشاملة.

صعوبة ضمان موثوقية وتناسق مؤشرات ESG في عملية دمج المؤشرات الاقتصادية في ESG هي قيد على هذا النموذج المقترح ECON-ESG. لأن هذا القيد المحتمل قد يؤثر على دقة تقييمات الاستدامة. لذلك، يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تحسين منهجيات تقييم ECON-ESG واستكشاف تقنيات إحصائية بديلة ومصادر بيانات لتعزيز الدقة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الجهود الرامية إلى توحيد مؤشرات ESG التي ستستخدم بقوة تمثيلية عالية وتقنيات تقارير معيارية أمر حاسم للحصول على نتائج تجريبية أكثر دقة وقابلية للمقارنة مع دراسات أخرى في الأدبيات. هناك حاجة إلى دراسات تجريبية تستخدم سلاسل زمنية طويلة لفهم التأثير طويل الأمد لـ ECON-ESG على نتائج الاستدامة والأداء الاقتصادي. في الوقت نفسه، يجب إعطاء الأولوية للتكامل مع الاتجاهات الناشئة مثل تغير المناخ والابتكار التكنولوجي لضمان بقاء الإطار ذا صلة وفعالية في توجيه اتخاذ القرار. لأن التطورات التكنولوجية الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي تدخل حيز الاستخدام بسرعة وواسعة وتبدأ في تغيير العديد من الأشياء، من الاقتصاد إلى البيئة والحياة الاجتماعية.

تعارض المصالح: يعلن المؤلفون عدم وجود تعارض في المصالح.
الامتثال للمعايير الأخلاقية
موافقة الأخلاقيات والموافقة على المشاركة: غير قابل للتطبيق.
الموافقة على النشر: غير قابل للتطبيق
التمويل: غير قابل للتطبيق

Cain, G.G. (1979). The unemployment rate as an economic indicator. Monthly Labor Review, 102(3), 24-35. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/41841567.

Capelle-Blancard, G., Crifo, P., Diaye, M.A., Oueghlissi, R., & Scholtens, B. (2019). Sovereign bond yield spreads and sustainability: An empirical analysis of OECD countries. Journal of Banking & Finance, 98, 156-169. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2018.11.011.

Chatterji, A.K., Levine, D.I., & Toffel, M.W. (2009). How Well Do Social Ratings Actually Measure Corporate Social Responsibility? Journal of Economics & Management Strategy, 18(1), 125-169. https://doi.org/10.1111/j.1530-9134.2009.00210.x.

Diaye, M.A., Ho, S.H., & Oueghlissi, R. (2021). ESG performance and economic growth: a panel co-integration analysis. Empirica, 49(1), 99122. https://doi.org/10.1007/s10663-021-09508-7.

Garg, K., & Kalra, R. (2018). Impact of Macroeconomic Factors on Indian Stock Market. Parikalpana: KIIT Journal of Management, 14(1), 134. https://doi.org/10.23862/kiit-parikalpana/2018/v14/i1/173248.

Garrison, C.B., & Lee, F.Y. (1995). The effect of macroeconomic variables on economic growth rates: A cross-country study. Journal of Macroeconomics, 17(2), 303-317. https://doi.org/10.1016/0164-0704(95)80103-0.

Gonenc, H., & Scholtens, B. (2017). Environmental and Financial Performance of Fossil Fuel Firms: A Closer Inspection of their Interaction. Ecological Economics, 132, 307-328. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2016.10.004.

Işık, C., Ongan, S., Islam, H., Jabeen, G., & Pinzon, S. (2024a). Is economic growth in East Asia pacific and South Asia ESG factors based and aligned growth? Sustainable Development, 1-14. https://doi.org/10.1002/sd.2910.

Işık, C., Ongan, S., Islam, H., & Pinzon, S., & Jabeen, G. (2024b). Navigating Sustainability: Unveiling the Interconnected Dynamics of ESG factors and SDGs in BRICS-11. Sustainable Development, 1-14, https://doi.org/10.1002/sd.2977.

Jain, S., & Singhal, C. (2023). Macroeconomic Variables Affecting Long-Term Growth of An Economy: A Survey of Economic Experts. European Economic Letters, 13(3). https://doi.org/10.52783/eel.v13i3.199.

Landefeld, J.S., Seskin, E.P., & Fraumeni, B.M. (2008). Taking the Pulse of the Economy: Measuring GDP. Journal of Economic Perspectives, 22(2), 193-216. https://doi.org/10.1257/jep.22.2.193.

Kaiser, H.F., & Rice, J. (1974). Little Jiffy, Mark Iv. Educational and Psychological Measurement, 34(1), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115.

Kosarev, A., & Ponomarenko, A. (1996). Gross Domestic Product The Key Indicator of the Economy. Problems of Economic Transition, 39(6), 55-61. https://doi.org/10.2753/pet1061-1991390655.

Ng, S.T., Cheung, S.O., Martin Skitmore, R., Lam, K. C., & Wong, L.Y. (2000). Prediction of tender price index directional changes. Construction Management and Economics, 18(7), 843-852. https://doi.org/10.1080/014461900433122.

Tabachnick, B.G., Fidell, L.S., & Ullman, J.B. (2013). Using multivariate statistics (Vol. 6, pp. 497-516). Boston, MA: pearson.
Zarnowitz, V., & Braun, P. (1989). New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators: Comment. NBER Macroeconomics Annual, 4, 397. https://doi.org/10.2307/3584987.

Cem Işık (ORCID ID: 0000-0001-5125-7648) is a full professor of economics in the Faculty of Economics and Administrative Sciences (FEAS) at Anadolu University. He is the founding/current Editor-in-Chief for Journal of Ekonomi and Associate Editor for Environment, Development and Sustainability – Springer, Knowledge Economy – Springer, Heliyon – Elsevier and Tourism Economics – Sage. His research interests include tourism, environmental, energy, resources economics, innovation, ESG, sustainable development, and climate change. He ranked in Stanford University of the World’s Top 2% of Scientists – 2022-2023.

Serdar Ongan (ORCID ID: 0000-0001-9695-3188) Dr. Ongan earned his Ph.D. degree in 1999. He became Associate Professor in Macroeconomics in 2005 and Full Professor in 2010 at Istanbul University. He has been teaching different courses at the Department of Economics at the University of South Florida. Before this university, he taught at the St. Mary’s College of Maryland between 2016-2021 and at the University of South Florida between 2013-1016. He is a former Fulbright scholar at Michigan State University and the University of Rhode Island. Dr. Ongan published many books and peer-reviewed papers.

Hasibul Islam (ORCID ID: 0000-0002-3242-2502) is a Lecturer at the Department of Business Administration in Varendra University, Bangladesh, is currently investigating three topics: development economics, environmental economics, and energy economics. His research interests include ESG and sustainability. Previously, he held a position as a lecturer at NPI University of Bangladesh. Mr. Islam’s academic journey is characterized by exceptional achievements, such as being nominated for the Prime Minister’s Gold Medal, which will soon be awarded, underscoring his dedication and excellence in academia. Despite facing challenges in accessing research opportunities, Mr. Islam has actively pursued and published research articles in reputable journals, demonstrating his commitment to advancing knowledge in his field. Moreover, his establishment of the Quantitative Research Center of Bangladesh illustrates his leadership and dedication to fostering collaboration and supporting students in their research endeavors. Through this center, he aims to provide a platform for students at all levels to engage in high-quality research and mutual learning opportunities, thus contributing to the advancement of quantitative finance research in Bangladesh and beyond.

How to cite this article: Işık, C., Ongan, S., and Islam, H. (2024). A New pathway to sustainability: Integrating economic dimension (ECON) into ESG factors as (ECON-ESG) and aligned with sustainable development goals (SDGs), Journal of Ekonomi, 6(1): 1-6. https://doi.org/10.58251/ ekonomi. 1450860

ECON-ESG factors
SDGs
ESG factors
New form of sustainability
Economic factors
Sustainability

Integrating Environmental, Social, and Governance (ESG) factors into sustainability has become essential to assessing a country’s sustainable development pathways (Işık et al., 2024a, 2024b). However, ESG considerations mainly focus on firm-based, often lacking a direct linkage with economic fundamentals. Therefore, we transform this traditional three-component concept (ESG) into a four-component form by adding the “economics pilar” and making it ECON-ESG. This new form (concept) will fill the gap in the literature of studies that use ESG factors without considering the effects of economic metrics on sustainability.

This proposed form of sustainability can serve many of the purposes listed below for policymakers and scholars:

numerous and clearly defined. However, ESG factors are not clearly defined like SDG factors. Therefore, this link will enable us to integrate Sustainable Development Goals with ECON-ESG and have a holistic perspective on sustainability.

Various studies incorporate recommendations from ESG analysis reports provided by asset managers and rating agencies when constructing the composite ESG index (Capelle-Blancard et al., 2019; Diaye et al., 2022; Işık et al., 2024a, 2024b). These reports are from various entities such as VIGEO (2013), HSBC AM (2013), Natixis AM (2013), MSCI, ESG Research (2011), and the emerging market debt team at Neuberger Berman (2014). Despite their comprehensive coverage, concerns persist regarding the reliability and uniformity of these ratings (Chatterji et al., 2009). Many ESG ratings focus on evaluating policies and occasionally superficial actions rather than quantifying actual reductions in environmental or social impacts and associated risks (Gonenc and Scholtens, 2017).

Işık et al. (2024a, 2024b), Diaye et al. (2022), and Capelle-Blancard et al. (2019) have underscored the extensive range of factors utilized in computing Environmental, Social, and Governance (ESG) indices. Environmental metrics encompass considerations such as air quality, water resources, forest conservation, and the integration of renewable energy sources. Social indicators encompass human capital development, demographic dynamics, healthcare provisions, employment dynamics, and efforts towards gender equality. Governance criteria commonly include evaluations of democratic institutions and the implementation of policies aimed at ensuring safety and effective governance. Table 1 describes the detailed explanation of individual ESG factors.

The traditional ESG framework provides valuable perspectives on environmental stewardship, social responsibility, and governance practices. However, it tends to neglect the direct influence of economic factors on sustainability outcomes at the national level. Economic performance, encompassing indicators like GDP growth, unemployment rates, and income distribution, significantly shapes a country’s capacity to tackle environmental issues, foster social equity, and maintain effective governance standards. Yet, the existing gap between economic factors and ESG metrics hampers policymakers’ and stakeholders’ capacity to devise efficient strategies for sustainable development and inclusive growth. Although various other factors have both direct and indirect connections to the economy, Table 2 outlines the proposed economic indicators, which are vital measures for evaluating the performance of the economy (Işık et al., 2024a, 2024b; Jain and Singhal, 2023; Korkmaz et al., 2022; Thomas Ng et al., 2000; Landefeld et al., 2008; Kosarev and Ponomarenko, 1996; Zarnowitz & Braun, 1989; Cain, 1979).

Figure 1 Integrating economic dimension (ECON) into ESG factors as (ECON-ESG)

Each of these economic variables/indicators is considered crucial for understanding various aspects of economic health. Gross Domestic Product (GDP) is a comprehensive measure of a country’s economic activity, reflecting overall growth and productivity. Interest rates influence borrowing, saving, and investment decisions, impacting consumer spending and inflation rates. The Consumer Price Index (CPI) tracks changes in the cost of living, providing insights into inflationary pressures. Foreign Exchange Rates affect international trade competitiveness and capital flows, influencing export/import dynamics and inflation. The Unemployment Rate indicates labor market conditions and economic resilience, reflecting the availability of jobs and consumer confidence. Monitoring these variables collectively provides a holistic view of economic performance, aiding policymakers, businesses, and investors in decision-making and risk management.

The methodology of the proposed composite ECON-ESG framework (see Figure 1) is constructed using individual economic (ECON), environmental (E), social (S), governance (G), and ECON-ESG indices in the following procedural steps:

Principal Component Analysis: Principal Component Analysis (PCA) is a statistical method that identifies coherent subsets of variables in a dataset by combining highly correlated variables into components. These components reveal underlying processes that explain the association among the variables (Tabachnick et al., 2007). PCA aims to extract maximum variance from the dataset, with each component representing a linear combination of observed variables that maximally separates subjects by maximizing the variance of their component scores. Subsequent components are computed from residual correlations to extract maximum variability. The variability captured by subsequent components in PCA is uncorrelated with the first component, ensuring independence. These subsequent components also extract maximum variability from residual correlations and remain independent from each other. As a result, the extracted components represent a significant portion of the variance in the original dataset and can be utilized in further analysis. Creating an ECON-ESG form principal component analysis can be an appropriate method. We propose a new dimension that is vital to the country’s sustainable development.

The PCA procedure in this study, shown in Figure 2 involves these key stages:

In conclusion, the integration of Environmental, Social, and Governance (ESG) factors has become integral to assessing countries’ sustainable development trajectories. However, traditional ESG frameworks often lack a direct link to economic fundamentals. Recognizing this gap, the concept of “ECON-ESG” has been proposed, aiming to enhance sustainability assessment by incorporating economic indicators alongside traditional ESG metrics.

While ESG analysis reports from various sources provide valuable insights, concerns remain regarding their reliability and uniformity. Moreover, existing ESG indices primarily focus on evaluating policies rather than quantifying actual environmental and social impacts. This paper proposes a comprehensive approach to ESG assessment, utilizing a wide range of environmental, social, and governance indicators. Additionally, it introduces economic variables such as GDP, interest rates, and unemployment rates into the assessment framework. Principal Component Analysis (PCA) is suggested as an appropriate method for creating the ECON-ESG form. This involves evaluating variable relationships, determining the number of factors, rotating factors for interpretation, and weighting factors based on their contribution to explained variance.

Incorporating economic indicators into ESG and making it ECON-ESG form provides a more holistic understanding of countries’ sustainability and development efforts. It enables policymakers, businesses, and investors to make informed decisions and devise efficient strategies for sustainable growth and inclusive development.

The difficulty of ensuring the reliability and consistency of ESG indicators in the process of integrating economic indicators into ESG is a limitation of this proposed ECON-ESG form. Because this potential limitation may affect the accuracy of sustainability assessments. Therefore, future research should focus on refining methodologies for ECON-ESG assessment and exploring alternative statistical techniques and data sources to enhance accuracy and reliability. Additionally, efforts to standardize ESG indicators that will be used with high representative power and standard reporting techniques are crucial for more accurate and comparable empirical results with other studies in the literature. Empirical studies using long-time series are needed to understand the long-term impact of ECON-ESG on sustainability outcomes and economic performance. At the same time, integration with emerging trends such as climate change and technological innovation should be prioritized to ensure the framework remains relevant and effective in guiding decision-making. Because new technological developments such as AI are coming into use rapidly and widely and are starting to change many things, from the economy to the environment and social life.

Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest.
Compliance with ethical standards
Ethics approval and consent to participate: Not applicable.
Consent for publication: Not applicable
Funding: Not applicable

Cain, G.G. (1979). The unemployment rate as an economic indicator. Monthly Labor Review, 102(3), 24-35. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/41841567.

Capelle-Blancard, G., Crifo, P., Diaye, M.A., Oueghlissi, R., & Scholtens, B. (2019). Sovereign bond yield spreads and sustainability: An empirical analysis of OECD countries. Journal of Banking & Finance, 98, 156-169. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2018.11.011.

Chatterji, A.K., Levine, D.I., & Toffel, M.W. (2009). How Well Do Social Ratings Actually Measure Corporate Social Responsibility? Journal of Economics & Management Strategy, 18(1), 125-169. https://doi.org/10.1111/j.1530-9134.2009.00210.x.

Diaye, M.A., Ho, S.H., & Oueghlissi, R. (2021). ESG performance and economic growth: a panel co-integration analysis. Empirica, 49(1), 99122. https://doi.org/10.1007/s10663-021-09508-7.

Garg, K., & Kalra, R. (2018). Impact of Macroeconomic Factors on Indian Stock Market. Parikalpana: KIIT Journal of Management, 14(1), 134. https://doi.org/10.23862/kiit-parikalpana/2018/v14/i1/173248.

Garrison, C.B., & Lee, F.Y. (1995). The effect of macroeconomic variables on economic growth rates: A cross-country study. Journal of Macroeconomics, 17(2), 303-317. https://doi.org/10.1016/0164-0704(95)80103-0.

Gonenc, H., & Scholtens, B. (2017). Environmental and Financial Performance of Fossil Fuel Firms: A Closer Inspection of their Interaction. Ecological Economics, 132, 307-328. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2016.10.004.

Işık, C., Ongan, S., Islam, H., Jabeen, G., & Pinzon, S. (2024a). Is economic growth in East Asia pacific and South Asia ESG factors based and aligned growth? Sustainable Development, 1-14. https://doi.org/10.1002/sd.2910.

Işık, C., Ongan, S., Islam, H., & Pinzon, S., & Jabeen, G. (2024b). Navigating Sustainability: Unveiling the Interconnected Dynamics of ESG factors and SDGs in BRICS-11. Sustainable Development, 1-14, https://doi.org/10.1002/sd.2977.

Jain, S., & Singhal, C. (2023). Macroeconomic Variables Affecting Long-Term Growth of An Economy: A Survey of Economic Experts. European Economic Letters, 13(3). https://doi.org/10.52783/eel.v13i3.199.

Landefeld, J.S., Seskin, E.P., & Fraumeni, B.M. (2008). Taking the Pulse of the Economy: Measuring GDP. Journal of Economic Perspectives, 22(2), 193-216. https://doi.org/10.1257/jep.22.2.193.

Kaiser, H.F., & Rice, J. (1974). Little Jiffy, Mark Iv. Educational and Psychological Measurement, 34(1), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115.

Kosarev, A., & Ponomarenko, A. (1996). Gross Domestic Product The Key Indicator of the Economy. Problems of Economic Transition, 39(6), 55-61. https://doi.org/10.2753/pet1061-1991390655.

Ng, S.T., Cheung, S.O., Martin Skitmore, R., Lam, K. C., & Wong, L.Y. (2000). Prediction of tender price index directional changes. Construction Management and Economics, 18(7), 843-852. https://doi.org/10.1080/014461900433122.

Tabachnick, B.G., Fidell, L.S., & Ullman, J.B. (2013). Using multivariate statistics (Vol. 6, pp. 497-516). Boston, MA: pearson.
Zarnowitz, V., & Braun, P. (1989). New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators: Comment. NBER Macroeconomics Annual, 4, 397. https://doi.org/10.2307/3584987.

Cem Işık (ORCID ID: 0000-0001-5125-7648) is a full professor of economics in the Faculty of Economics and Administrative Sciences (FEAS) at Anadolu University. He is the founding/current Editor-in-Chief for Journal of Ekonomi and Associate Editor for Environment, Development and Sustainability – Springer, Knowledge Economy – Springer, Heliyon – Elsevier and Tourism Economics – Sage. His research interests include tourism, environmental, energy, resources economics, innovation, ESG, sustainable development, and climate change. He ranked in Stanford University of the World’s Top 2% of Scientists – 2022-2023.

Serdar Ongan (ORCID ID: 0000-0001-9695-3188) Dr. Ongan earned his Ph.D. degree in 1999. He became Associate Professor in Macroeconomics in 2005 and Full Professor in 2010 at Istanbul University. He has been teaching different courses at the Department of Economics at the University of South Florida. Before this university, he taught at the St. Mary’s College of Maryland between 2016-2021 and at the University of South Florida between 2013-1016. He is a former Fulbright scholar at Michigan State University and the University of Rhode Island. Dr. Ongan published many books and peer-reviewed papers.

Hasibul Islam (ORCID ID: 0000-0002-3242-2502) is a Lecturer at the Department of Business Administration in Varendra University, Bangladesh, is currently investigating three topics: development economics, environmental economics, and energy economics. His research interests include ESG and sustainability. Previously, he held a position as a lecturer at NPI University of Bangladesh. Mr. Islam’s academic journey is characterized by exceptional achievements, such as being nominated for the Prime Minister’s Gold Medal, which will soon be awarded, underscoring his dedication and excellence in academia. Despite facing challenges in accessing research opportunities, Mr. Islam has actively pursued and published research articles in reputable journals, demonstrating his commitment to advancing knowledge in his field. Moreover, his establishment of the Quantitative Research Center of Bangladesh illustrates his leadership and dedication to fostering collaboration and supporting students in their research endeavors. Through this center, he aims to provide a platform for students at all levels to engage in high-quality research and mutual learning opportunities, thus contributing to the advancement of quantitative finance research in Bangladesh and beyond.

How to cite this article: Işık, C., Ongan, S., and Islam, H. (2024). A New pathway to sustainability: Integrating economic dimension (ECON) into ESG factors as (ECON-ESG) and aligned with sustainable development goals (SDGs), Journal of Ekonomi, 6(1): 1-6. https://doi.org/10.58251/ ekonomi. 1450860