Corporate social responsibility and <scp>COVID</scp> ‐19: Prior reporting experience and assurance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The novel COVID‐19 has created an exogenous shock to capital markets and, hence, an ideal opportunity for researchers to assess whether CSR‐related activities provide an insurance‐like mechanism to protect firms against the shock. Using a large sample of 4361 firms domiciled in 40 countries, we investigate the roles of CSR reporting and assurance in the negative consequences of COVID‐19 on firm value. The results confirm that prior CSR reporting experience buffers firms against the adverse effects of the health crisis. The results also support that not only does the assurance on CSR reports create a buffering effect against the health crisis, but it also intensifies the buffering effects of prior CSR reporting experience against the pandemic. Moreover, using difference‐in‐difference method for testing the link between CSR reporting and firm value, we show that the positive association of reporting and assurance with firm value is more pronounced during the pandemic as compared with the years preceding it. The results of this study are robust to various analyses. Replicating the analyses to the context of the global financial crisis, we find that prior CSR reporting experience and assurance provide similar buffering effects when a market is exposed to various exogenous shocks. The results also hold for the mandatory disclosure regimes. By distinguishing first and subsequent reports and assurance, we show that, unlike subsequent CSR reports and assurance, the initial ones cannot mitigate the negative effects of the crisis on firm value, indicating that stakeholders take into account longer‐term CSR reporting experiences. Aside from reporting and assurance aspects of CSR, we analyze the role of CSR report's quality and accuracy and show that the adoption of Global Reporting Initiatives (GRI) frameworks can enhance socially responsible firms' resilience against systematic shocks.
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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 | 0,036 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».