Moderating effects of country-level institutional quality and cultural dimensions on CSR-stock price crash risk relationship: a meta-analysis study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study uses meta-analysis to examine the relationship between corporate sustainability reporting (CSR) and stock price crash risk (SPCR) and to discern the moderating effects of country-level institutional quality and cultural dimensions on this link. Design/methodology/approach The study used mean correlation coefficients to test the relationship between CSR and SPCR and meta-regressions to test the moderating effects. The analysis considers 65 effect sizes from 24 empirical studies. Findings The results showed that CSR reduces the chances of SPCR. The inverse relationship between CSR and SPCR is stronger in masculine, high power distance and long-term oriented cultures and is less pronounced in individualistic, uncertainty avoidance and indulgent cultures. The inverse relationship is also stronger in countries where high-quality institutions exist. Research limitations/implications This study is based on correlation coefficient analysis and excludes studies publishing only regression results. Furthermore, it provides guidance to lessen SPCR. Findings suggest that such initiatives may mitigate the risk of stock price crashes for firms. Through meta-analysis, this research investigates the correlation between environmental, social and governance (ESG) disclosure and stock price crash occurrences, offering insights with significant implications for the European financial landscape and globally. Originality/value This is a pioneer meta-analysis that investigates the link between CSR and SPCR and the moderating effects of country-level institutional quality and cultural dimensions. Our study sheds light on the potential impact of promoting a sustainable and responsible business environment in Europe through comprehensive ESG disclosure under the Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».