Creditors at the Gate: Effects of Selective Environmental Disclosure on the Cost of Debt
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Research Question/Issue What is the impact of selective environmental disclosure, also known as greenwashing, on firms' credit risk profiles? Can the superior information and monitoring abilities of private lenders serve as environmental governance mechanisms to promote the adoption of ESG best practices by firms? Research Findings/Insights Through detailed examination of private debt contracts and environmental disclosure practices, we reveal that private lenders impose financial penalties on firms with poor environmental records, manifesting as higher spreads and loan‐related fees. Additionally, our analysis demonstrates that greenwashing, or misleading environmental transparency, results in increased debt financing costs for firms. Moreover, lenders may adopt lenient nonprice terms to mitigate the impact of higher loan costs on firms engaged in selective environmental disclosure. This intricate contract design allows lenders to extract appropriate returns without hindering firms' access to external financing. Theoretical/Academic Implications Our findings underscore the significance of private creditors in enhancing environmental disclosure standards within the corporate sphere. Additionally, our evidence emphasizes the importance of integrating firms' environmental impact into theoretical and empirical credit risk models. Practitioner/Policy Implications The intricate contract structures of bank loans can effectively address the informational risks associated with selective disclosure, without impeding firms' access to external financing. Hence, this financing mechanism holds the potential to enhance the ESG performance of firms.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle