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Enregistrement W4311309723 · doi:10.1108/ijaim-05-2022-0099

Corporate social responsibility transparency and trade credit financing

2022· article· en· W4311309723 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Accounting and Information Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Corporate social responsibilityMarket liquidityAccountingCorporate governanceBusinessStock exchangeOrdinary least squaresOriginalityEconomicsFinanceEconometricsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to examine whether a company’s corporate social responsibility (CSR) transparency (reflected in two separate dimensions of social transparency and environmental transparency) affects a company’s dependence on expensive trade credit (TC) financing. Design/methodology/approach The authors use a panel of S&P 500 index companies between 2012 and 2019 and ordinary least squares estimators. Transparency ratings represented by Bloomberg scores capture both the quantity and quality of verified CSR practice information. Findings CSR transparency (CSRT) is negatively associated with a firm’s dependence on expensive TC financing. This study’s results continue to hold after a battery of robustness tests like substitute proxies for TC, use of two-stage least squares regression, industry-adjusted dependent variable, generalized linear model and bootstrapping approach. This association is stronger among companies with higher information asymmetry (IASY) and lower quality regarding governance and financial reporting. Further investigation indicates that potential channels through which CSRT mitigates a company’s reliance on TC financing are the cost of debt (CoD) and stock liquidity. This study’s findings suggest that transparent companies have a lower CoD and higher stock liquidity. This helps these companies to be more financially flexible and eventually less dependent on expensive TC financing. Originality/value By combining two separate research lines of TC and CSR, this study adds to both works of literature as it is the first (to the best of the authors’ knowledge) to present evidence of the effect of CSRT proxied by Bloomberg scores on a company’s reliance on TC (a real economic decision and financial policy). Additionally, this study documents the moderating effects of financial reporting quality, IASY and corporate governance on the relationship between CSRT and TC financing. In conclusion, this study provides empirical evidence regarding the potential mechanisms of CoD and stock liquidity, through which CSRT influences a company’s reliance on TC financing.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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