Corporate environmental sustainability disclosures and environmental risk
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to propose and apply a novel risk-based approach to explore whether socio-political theories explain the level of corporate environmental disclosures given inconclusive evidence on the relation between environmental disclosure and environmental performance. Design/methodology/approach – Based on content analysis of corporate risk reporting, the paper develops measures of environmental risk to proxy for a firm’s exposure to public pressure in regard to environmental concerns that should be positively associated with the level of corporate environmental disclosures according to socio-political theories. Multiple regressions are used to test the predictions of socio-political theories for US Standards and Poor’s 500 constituents from polluting sectors. Findings – The level of environmental disclosures is found to be positively associated with a firm’s environmental risk while unrelated to its environmental performance. The findings suggest that firms tend to provide higher levels of environmental disclosures in response to greater exposure to public pressure as depicted by broad environmental indicators. The results are robust to alternative measures of environmental disclosures, environmental risk and environmental performance, alternative specifications of the economic model and additional sensitivity checks. Research limitations/implications – This study is limited to US firms in polluting sectors. The risk-based approach proposed may not be appropriate to cover sectors where corporate risk reporting is less likely to address environmental risk, but it could potentially be adopted in other countries with advanced risk reporting regulation or practice. Practical implications – Findings are important to understand a firm’s incentives to disclose environmental information. Cross-sectional differences found in environmental disclosures, risk and performance, highlight the importance of considering industry affiliation when analyzing environmental data. Originality/value – This paper is the first to use firm-level environmental risk variables to explain the level of corporate environmental disclosures. The risk-based approach taken suggests opportunities for research at the multi-country level and in countries where corporate environmental performance data are not publicly available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».