Nothing but the Truth? Private Information and Reporting on Corporate Social Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops and tests a model in which 1) purpose-driven firms emerge as an optimal organizational form even for profit-maximizing entrepreneurs; and 2) CSR arises endogenously as a response to imperfect regulatory oversight.Purpose-driven organizations allow entrepreneurs to create rents for socially responsible (e.g.environmentally concerned) workers by allowing them to reduce the negative externalities (e.g.pollution) that would be generated without them, and to extract these rents through lower wages.Through this rent extraction entrepreneurs internalize the pro-social preferences of their responsible workers, and in turn engage in CSR through self-regulation, provided that regulatory oversight is poor enough -and hence regulation is loose enough -to make self-regulation worthwhile.The key prediction of the model is a negative impact of regulatory oversight on CSR activity.To test this, we exploit the UK's 2012 decision to mandate greenhouse gas emissions disclosure in all public firms.Consistent with our theory, we find that firms in the UK receive lower CSR ratings after increased regulatory oversight compared to firms from the other 15 European countries which did not experience mandatory disclosure requirements.We also perform a number of robustness checks and explore the interaction between oversight, wages and CSR.These empirical findings provide further support for the model.
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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 | 0,010 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».