Effect of market-based regulations on corporate carbon disclosure and carbon performance: global evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this study, the authors examine the relationships between market-based regulations and corporate carbon disclosure and carbon performance. The authors also investigate whether these relationships vary across emission-intensive and non-emission intensive industries. Design/methodology/approach The study sample consists of the world's 500 largest companies across most major industries over a recent five-year period. Country-specific random effect multiple regression analysis is used to test empirical models that predict relationships between market-based regulations and carbon disclosure and carbon performance. Findings Results indicate that market-based regulations significantly and positively affect corporate carbon performance. However, market-based regulations do not significantly affect corporate carbon disclosure. This study also finds that the association between regulatory pressures and carbon disclosure and carbon performance varies across emission-intensive and non-emission-intensive industries. Research limitations/implications The findings of this study have key implications for policymakers, practitioners and future researchers in terms of understanding the factors that drive businesses to increase their carbon performance and disclosure. The study sample consists of only large firms, and future researchers can undertake similar studies with small and medium-sized firms. Practical implications The results of this study are expected to help business managers to identify the benefits of adopting market-based regulations. Regulators can use this study’s results to evaluate if market-based regulations effectively improve corporate carbon performance and disclosure. Furthermore, stakeholders may use this study to evaluate and improve their businesses' reporting of carbon disclosure and performance. Originality/value In contrast to current literature that has used command and control regulations as a proxy for regulation, this study uses market-based regulations as a proxy for climate change regulations. In addition, this study uses a more comprehensive measure of carbon disclosure and carbon performance compared to the previous studies. It also uses global multi-sector data from carbon disclosure project (CDP) in contrast to most current studies that use national data from annual reports of sample firms of specific sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».