Environmental Disclosure Modelling in a Developing Economy: Does Corporate Governance Matter? A Double Hurdle Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines environmental Disclosure Modelling in a Developing Economy using the Craigg double hurdle model and controlling for the role of corporate governance. This study employs the ex-post research design and investigates firm’s environmental disclosures in Nigeria, by controlling for corporate governance characteristics. The study employs a sample of 35 non-financial firms listed on the Nigerian Stock Exchange using the simple random sampling technique. Secondary data retrieved from the financial statements of the selected companies was used for the study. Both the Tobit and double-hurdle models were estimated but based on the Bayesian and Akaike’s information criteria for model selection, the double-hurdle model is preferred. The result reveals that though Board size is not a significant determinant of probability to disclose environmental information in annual reports (-0.0408, p=0.175), it is a significant determinant of the extent of environmental disclosure reports (0.1943, p=0.00) given that a firm has decided to disclose. Board independence is a significant determinant of both probability to disclose environmental information and extent of disclosure (-2.2373, p=0.00) with a negative coefficient. The Board gender diversity is not a significant determinant of probability to disclose environmental information in annual reports (-0.60076, p=0.461), it is a nevertheless a significant determinant of the extent of environmental disclosure reports (-3.5913, p=0.00) when firms then decide to disclose. Institutional ownership turns out to be a significant determinant of both the probability to disclose environmental information and extent of disclosure (0.0273, p=0.00) when firms choose to disclose. Finally, the truncated model results also reveals that though managerial ownership is not a significant determinant of probability to disclose environmental information in annual reports (-0.01352, p=0.148), it is nevertheless a significant determinant of the extent of environmental disclosure reports (-0.0206, p=0.001) when firms then decide to disclose.
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 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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».