Boosting the efficacy of green accounting for better firm performance: artificial intelligence and accounting quality as moderators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to deepen our understanding of how conventional technologies and robust accounting education standards can impact the effectiveness of green accounting practices in enhancing firm performance. To achieve this, the paper explores the moderating effects of artificial intelligence (AI) and accounting education quality on the relationship between green accounting and firm performance. Design/methodology/approach Using generalized method of moments estimation, this research uses a comprehensive dataset comprising 32,680 firm-year observations of listed companies from ten prominent countries – Canada, the UK, the USA, China, France, Germany, India, Japan, South Korea and Italy – over the period from 2012 to 2022. These countries, selected based on their high gross domestic product rankings as reported by the International Monetary Fund, ensure a diverse representation of economic strengths and capture a wide range of green accounting practices. Findings The study shows that green accounting practices positively impact current firm performance. Country-level AI positively moderates this relationship, suggesting that advanced AI infrastructure enhances the benefits of green accounting through improved data accuracy and decision-making. However, country-level accountancy education quality negatively moderates the relationship, indicating that stringent implementation of green accounting standards in these regions may introduce complexities and costs that reduce firm performance. Practical implications Integrating AI enhances data processing, predictive analytics and decision-making, improving green accounting effectiveness. High-quality accounting education ensures accurate reporting and greater transparency. These insights, when applied, can empower businesses to optimize sustainability strategies, assist policymakers in developing targeted regulations and guide educators in preparing accountants for the evolving demands of green accounting. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first to explore the combined moderating effects of AI and accounting education quality on the relationship between green accounting and firm performance. By highlighting the synergistic role of digital innovation and robust educational standards, this research offers novel insights into how these factors can enhance the effectiveness of green accounting practices and improve financial outcomes.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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