Beyond Compliance: How ESG Reporting Influences the Cost of Capital in UK Firms
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the effect of ESG disclosure on the cost of capital for non-financial firms in the UK, indexed by the FTSE All-Share Index, during the period from 2014 to 2018. Using multivariate analysis with ordinary least squares (OLS), fixed effects, robust regression, and Tobit models, this research assesses the effect of ESG reporting, governance, and the cost of capital, including robustness checks using an alternative ESG indicator, the environmental pillar score. Contrary to expectations, ESG reporting is positively associated with the cost of capital. However, corporate governance moderates this relationship, weakening the positive correlation and reversing it to a negative association for firms with strong governance practices, consistent with the hypotheses. This research also finds that firm size, liquidity, profitability, and leverage, positively affect the cost of capital, while board size, independent board composition, audit committee independence, and auditor type do not significantly influence it. Notably, non-executive directors on the audit committee have a significant negative effect on the cost of capital. These findings are valuable for investors, companies, regulators, auditors, policymakers, and the academic and research community. Specifically, for investors, this study provides insights into how ESG disclosures can influence investment risks and returns, highlighting the importance of robust corporate governance. Companies can leverage these insights to enhance their governance practices and optimize their capital costs. Regulators and policymakers can use the findings to develop guidelines that encourage transparent ESG reporting and strong governance frameworks, thereby improving market stability and investor confidence. Auditors can utilize the results to better understand the effect of non-financial reporting on financial metrics, helping to provide more accurate audits and assessments. These findings inform investors, companies, regulators, auditors, and academia, in fostering a more sustainable and transparent financial environment.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».