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Enregistrement W3026247108 · doi:10.1002/cjas.1576

Corporate social responsibility and stock price informativeness: The public interest perspective

2020· article· en· W3026247108 sur OpenAlexaffvenue
Ahmed Marhfor, Kais Bouslah, Bouchra M’Zali, Rachid Ghilal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityIncentiveStock priceBusinessVoluntary disclosurePerspective (graphical)Public interestAccountingStock (firearms)Social responsibilityPublic disclosureWelfareSocial WelfarePublic economicsMicroeconomicsEconomicsPublic relationsMarket economyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we propose a new theory that sheds a different light on the potential relationship between Corporate Social Responsibility (CSR) and Stock Price Informativeness (PI). More specifically, we explain why a neutral association between CSR and PI can be an indicator of high economic and social welfare, while a positive association can be an indicator of both markets and governments failure. Under a neutral relationship, we argue that mandatory disclosure is getting firms to disclose near their optimal level. Therefore, any voluntary disclosure beyond the mandatory regime (such as CSR disclosure) should not improve PI. We base our hypothesis on public interest theory that suggests that regulators promote the public interest when a market failure is identified. On the other hand, under a positive association between CSR and PI, we argue that regulators do not offer adequate incentives for firms to disclose at their socially optimal levels because the level of voluntary disclosure by socially responsible firms is optimal in comparison to the level of mandatory disclosure provided by other firms with weak CSR engagement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,099 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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