MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217390284 · doi:10.1111/1911-3846.12748

Product Market Competition and Voluntary Corporate Social Responsibility Disclosures†

2021· article· en· W3217390284 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Woo Ryou, Albert Tsang, Kun Tracy Wang

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityVoluntary disclosureCompetition (biology)BusinessIncentiveProduct marketProduct (mathematics)Argument (complex analysis)AccountingEmpirical evidenceIndustrial organizationEconomicsMicroeconomicsPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examines whether and how firms' voluntary forward‐looking nonfinancial disclosure, specifically their corporate social responsibility (CSR) disclosure, is associated with the intensity of product market competition (PMC). Despite the importance of the proprietary cost argument in explaining corporate disclosure incentives, there is little empirical evidence of the relationship between firms' proprietary cost concerns and their voluntary nonfinancial disclosure decisions. Using a reduction in industry‐level import tariffs as an exogenous shock to competition intensity, we find that the likelihood, frequency, and length of stand‐alone CSR reports decrease in response to heightened PMC. We also find that higher PMC intensity is associated with a reduced likelihood of CSR disclosure with external assurance, CSR disclosure in accordance with the Global Reporting Initiative guidelines, and CSR disclosure integrated with financial statements. Our results are robust to multiple alternative measures of PMC—namely, the level of nonprice competition, product similarity, and managers' perceptions of competition. Further analysis suggests that firms facing intense competition tend to commit more resources to advertising activities after reducing their CSR disclosure, presumably to mitigate the effect of this reduction. Overall, our findings suggest that proprietary cost concerns reduce firms' incentive to report their competition‐sensitive CSR activities.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations179
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetCorporate Social Responsibility ReportingTravaux en français237 207