The effects of national culture on environmental disclosure: A cross-country analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study aims to answer the following research question: How does national culture affect environmental disclosure in liberal economies? Several previous studies have shown that formal institutions, such as the characteristics of the government, the country's financial system, have an influence on environmental disclosure. However, there is still a gap in the literature on how informal institutions (the country's culture) can influence the behavior of companies. The results of this study provide a solid understanding of environmental disclosure in liberal economies. In these economies, it is common for companies to be more interested in disclosing financial and governance information. Thus, analyzing environmental disclosure in these companies presents an additional gain for the literature. Managers can use our findings to understand how the country's culture can influence their business. The adoption of the Global Reporting Initiative (GRI) disclosure guidelines and the presence of a sustainability committee in the company can help companies achieve better environmental performance. We examined the level of environmental disclosure for a sample of 1,037 companies based in Australia, Canada, Ireland, New Zealand, United Kingdom, and United States of America (USA) for the period 2015-2018. To measure national culture, we used the proposed cultural dimensions by Hofstede (1983): distance to power, individualism, masculinity, aversion to uncertainty, long-term orientation, and indulgence. Our evidence shows that power distance, individualism, and masculinity have a positive effect on environmental disclosure. The results show that in cultures with less aversion to uncertainty, companies disclose more environmental information. Our findings also show us that companies that carry out an environmental disclosure following GRI guidelines disclose more sustainability information. The results show that sectors such as energy, materials, and utilities have greater environmental disclosure.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».