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Enregistrement W4321096745 · doi:10.1108/sampj-08-2021-0323

Disparities in ESG reporting by emerging Chinese enterprises: evidence from a global financial center

2023· article· en· W4321096745 sur OpenAlexaff
Artie W. Ng, Tiffany C. H. Leung, Tao-Wang Yu, Charles H. Cho, Tai Ming Wut

Notice bibliographique

RevueSustainability Accounting Management and Policy Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAccountingSustainability reportingCorporate governanceStock exchangeEmerging marketsCorporate social responsibilitySustainable developmentSustainabilityFinancePolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to examine the potential disparities in environmental, social and governance (ESG) reporting among emerging Chinese enterprises (ECEs). ECEs are subject to a set of internationally oriented ESG requirements imposed by the regulator of a global financial center that is exposed to diverse stakeholders. The authors also consider ECEs’ underlying institutional ownership, which exhibits influence over governance as a salient component of ESG. Design/methodology/approach This study is based on a random sample of 500 ECEs listed on the Stock Exchange of Hong Kong (SEHK) – the global financial center of China. ESG reporting is measured by using the key performance indicators of the SEHK’s ESG Reporting Guide. The data are collected from annual reports that contain ESG disclosures or standalone ESG/sustainability reports published during the 2018–2019 fiscal year. The authors adopt binary logistic regressions and Chi-square tests to test the proposed hypotheses. Findings The authors find that ECEs’ heterogeneous institutional ownership and the extent of overseas development are associated with their disclosures on climate change. ECEs with international institutional ownership are found to be a significant factor for reporting aligned with the United Nations sustainable development goals (SDGs), using external assurance and stakeholder engagement, rather than state-owned enterprises (SOEs) and private companies. The authors also document that the presence of independent nonexecutive directors (INEDs) is significantly associated with reporting on meeting the SDGs and its use of external assurance, while the presence of female directors is a significant factor influencing disclosure emphasis on energy-saving initiatives. Practical implications The authors provide an empirical study of ECEs beyond the focus on SOEs that are expected to produce comprehensive ESG reporting in addressing a broader international community of stakeholders apart from the regime of their home country. The authors document the pertinence of ECEs’ institutional ownership and governance diversity to ESG reporting. In particular, international stakeholders need to recognize such underlying differences among ECEs rather than viewing them as a homogeneous group. Social implications The authors suggest that policymakers and practitioners in Asian countries consider increasing the presence of INEDs and gender diversity on ECE boards to enhance ESG reporting, which reinforces the findings of prior international studies suggesting such governance practices. Originality/value This study contributes to the existing body of knowledge about ESG reporting by documenting the underlying heterogeneity within ECEs, which are subject to a set of internationally oriented standards, as evidenced by their disparities in ESG reporting.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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