The Effect of Sustainability Information Disclosure on the Cost of Equity Capital: An Empirical Analysis Based on Gartner Top 50 Supply Chain Rankings
Notice bibliographique
Résumé
While disclosing financial information has been widely proved to reduce the financing cost of a company, the impact of non-financial information, such as sustainability information, disclosing on the financing cost of the company is still in debate. The goal of this paper is to explore the impact of disclosing sustainability-related information on the cost of equity for firms. The paper first introduces the concept of sustainability information disclosure, and then exhibits its benefit through exploring its impact on reducing a firm’s financing cost. It uses the Gartner supply chain top 50 rankings to construct the experiment environment to test for the effect of sustainability information disclosure on the cost of equity capital. The study uses the Gartner top 50 supply chain rankings from 2013 to 2017 to construct the experiment environment, and test for the sustainability information disclosure’s impact on reducing the cost of equity capital. The regressions, which are based on the 350 firm-year sample of the United States and the 604 global firm-year sample, indicate that sustainability information disclosure significantly reduced the cost of equity capital. This paper uses a fixed effect regression method to analyze the impact of sustainability information disclosure. According to the regression result, the sustainability information disclosure variable has a significant negative coefficient. The result is robust under many settings. Thus, the paper finds that sustainability information disclosure significantly diminishes the cost of equity capital, controlling for ESG information disclosure. It also discusses the implications of the findings and future research directions for sustainability information 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».