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Enregistrement W4368404849 · doi:10.1108/jaar-08-2022-0215

Effect of market-based regulations on corporate carbon disclosure and carbon performance: global evidence

2023· article· en· W4368404849 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

RevueJournal of Applied Accounting Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityBusinessSample (material)AccountingCorporate social responsibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,279 · 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