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Enregistrement W4391012179 · doi:10.21511/imfi.21(1).2024.06

Is corporate governance a significant factor in corporate social responsibility disclosure? Insights from China

2024· article· en· W4391012179 sur OpenAlexaff
Oleh Pasko, Tetyana Kharchenko, Олександр Вікторович Коваленко, Вікторія Ткаченко, Oleksandr Kuts

Notice bibliographique

RevueInvestment Management and Financial Innovations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesEducation, Audiovisual and Culture Executive AgencyEuropean Education and Culture Executive AgencyEuropean Commission
Mots-clésCorporate social responsibilityCorporate governanceAccountingErasmus+BusinessShareholderChinaEuropean unionPublic relationsPolitical scienceFinanceInternational tradeLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This comprehensive study delves into the intricate relationship between corporate governance and Corporate Social Responsibility Disclosure (CSRD) within the framework of China’s institutional landscape. By analyzing an extensive dataset comprising 35,435 firm-year observations from 3,889 A-share listed companies spanning the years 2006 to 2019, the research scrutinizes various governance mechanisms, including board size, independence, CEO duality, and ownership concentration.The investigation affirms that larger boards and a higher proportion of independent directors exert a positive influence on CSRD. In contrast, a substantial shareholding ratio held by the largest shareholder proves to be a hindrance to the transparent disclosure of CSR initiatives. While the impact of CEO duality on CSRD is noted, the statistical significance of this relationship remains inconclusive.These findings underscore the nuanced dynamics of governance and ownership structures in shaping CSR initiatives. The findings highlight the nuanced impact of governance and ownership structures on CSR initiatives, offering valuable insights for managers and policymakers navigating CSR strategies in China’s business landscape. The insights garnered from this study hold valuable implications for both corporate managers and policymakers navigating the landscape of CSR strategies within the unique contours of China’s business environment. AcknowledgmentThis paper is co-funded by the European Union through the European Education and Culture Executive Agency (EACEA) within the project “Embracing EU corporate social responsibility: challenges and opportunities of business-society bonds transformation in Ukraine” – 101094100 – EECORE – ERASMUS-JMO-2022-HEI-TCH-RSCH-UA-IBA / ERASMUS-JMO-2022-HEI-TCHRSCH https://eecore.snau.edu.ua/Oleh PASKO expresses sincere gratitude for the support received from the Kirkland Research Program, generously provided by the Leaders of Change Foundation established by the Polish-American Freedom Foundation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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