The Influence of Environmental, Social, and Governance Disclosure on Capital Structure: An Investigation of Leverage and WACC
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to examine the extent to which environmental, social, and governance (ESG) disclosure affects capital structure and cost of capital for non-financial Fortune 500 firms. With a sample period from 2007 to 2022 and a system (Generalized Method of Moments) GMM estimation method, we investigate the linkage between ESG disclosure scores and both leverage and the weighted average cost of capital (WACC). Thus, we find that firms with stronger ESG performance have higher ESG disclosure and lower leverage ratios and WACC, highlighting that firms with good ESG outcomes have better equity financing facilities and are perceived to be less risky. We also find the moderation effect where the effects of ESG disclosure depend on the level of ESG disclosure. The empirical results thus show that the environmental and social factors have significant influences on leverage and WACC than the governance factors. Furthermore, we show that firm size affects these relationships in that larger firms are more affected by the variables. These findings extend the literature on ESG, and provide relevant information for corporate financial managers, investors, and policymakers about the financial effects of ESG disclosure. This paper therefore provides evidence of the relevance of ESG factors in decisions on capital structure and cost of capital especially for large firms.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».