Restatement of <scp>CSR</scp> Reports: Frequency, Magnitude, and Determinants*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We provide the first direct analysis of the magnitude of unreliable quantitative information disclosed in corporate social responsibility (CSR) reports. CSR report reliability is of particular interest to fund managers for investment decisions as well as to policymakers for regulating and monitoring purposes. However, surprisingly little is known about CSR reporting reliability despite concerns raised in the prior literature. We examine how often CSR reports for the Global Fortune 250 (G250) are restated, the magnitude of restatements, and factors associated with restatements during the period 2006 to 2013. During this sample period, the occurrence of restatements increased monotonically, with 39% of G250 CSR reports including one or more line‐item restatements. The magnitude of the line‐item restatements is quite high, with a median restatement of about 10%. We also find evidence of bias in the revised items toward overstatement. We find that restatements occur more frequently in firms that have reported a high level of social performance and that have environmental targets. The occurrence of restatement is also positively associated with firms residing in strong law countries and having their CSR reports audited. Our analysis of reporting bias indicates a negative association between use of Global Reporting Initiative (GRI) reporting guidelines and the likelihood of an overstatement. We also find a positive association between having the CSR report audited and the likelihood of revisions associated with overstatements. Together, our exploratory results indicate that CSR information may be unreliable and firms that face pressure to perform well have more restatements. However, our evidence is consistent with the restatements resulting from improvements in information systems over time rather than intentional bias. Our findings will help investors and fund managers better judge the reliability of CSR disclosures, and inform regulators and standard setters on ways to enhance the reliability of CSR reporting. Finally, we contribute to the audit literature examining sustainability assurance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».