Market incidence of carbon information disclosure in the oil and gas industry: the mediating role of financial analysts and governance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to assess the informativeness of carbon emission data for the stock markets and the mediating role played by financial analysts and the quality of the governance on this issue. Design/methodology/approach Relying on structural equation modelling, the authors assess the relation between embedded CO 2 disclosure or CO 2 emissions disclosure and the stock market valuation (Tobin Q), considering the mediating roles played by financial analysts (external monitoring) and corporate governance (internal monitoring). Findings Results based on a sample of North American firms in the oil and gas industry are the following. The disclosure of embedded CO 2 is negatively associated with a firm’s market value, but this association is mediated by analyst following and corporate governance. The disclosure of yearly CO 2 emissions is also negatively related to stock market value, while corporate governance mediates this negative impact, and analysts following does not. Considering that yearly CO 2 emissions represent short-term environmental risks, whereas embedded CO 2 represents long-term environmental risks, it appears important to consider embedded CO 2 when studying the impact of carbon disclosure on firm value. The authors also show that a firm’s environmental performance (measured by Carbon Disclosure Project – CDP) is positively associated with two mediating variables (i.e. analyst following and corporate governance). Originality/value The study results suggest that CO 2 emissions information is less relevant than embedded CO 2 in attracting financial analysts when they are assessing a firm’s value because it represents short-term environmental risks, whereas embedded CO 2 represents long-term environmental risks. Therefore, the authors consider important to include embedded CO 2 when studying the impact of environmental disclosure on a firm’s value.
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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 | 0,011 | 0,090 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».