How do financial markets reward companies tackling climate change concerns? A natural experiment based on the Brexit referendum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper explores whether environmental management activities and corporate commitment to tackle climate change concerns play a role in hedging a company's market valuation after a political or economic shock. Based on the literature on corporate social responsibility (CSR) and insurance‐like effects, this study advances knowledge on the impact of companies' engagement to tackle climate change on share price variation after the 2016 Brexit Referendum. The study also contributes to the limited number of studies using a difference‐in‐differences (DID) methodology in the CSR and climate change research area. Specifically, it uses DID, a natural experimental research design, and a multi‐variate regression analysis. The paper concludes that companies' concrete commitment to climate change has a buffer role in mitigating uncertainty related to Brexit. As the study found that financial markets reward companies that pay attention through the adoption of concrete actions and best practices on environmental issues during uncertain periods with respect to those that do not, the findings are in line with previous literature suggesting that corporate environmental commitment plays a buffering role during troubling periods. Results on the buffer role played by screenings, assessments, or disclosure activities to address environmental issues are unclear. We thus argue that during uncertain times, markets sustain companies taking proactive actions to tackle climate change.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».