Does managerial myopia affect firms’ green merger and acquisition? Evidence from Chinese firms in high-polluting industries
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing a dataset comprising 1,536 merger and acquisition transactions involving Chinese A-share listed firms operating in high-polluting industries during the period of 2001 to 2020, this paper aims to investigate managerial myopic impact on green merger and acquisition. The primary findings indicate that managerial myopia significantly impedes the occurrence of green merger and acquisition activities within firms operating in high-polluting industries. This adverse effect is consistently observed across various models. Mechanism tests reveal that myopic managers exert an adverse influence on firms’ green merger and acquisition by reducing the level of analyst attention and the environmental, social, and governance ratings among these companies. Furthermore, the results of the moderating tests demonstrate that stronger internal supervision, a higher firm value, and a male chief executive officer can substantially alleviate managerial myopic negative impact on green merger and acquisition. Additionally, heterogeneity checks propose that managerial myopic detrimental impact on firms’ green merger and acquisition is particularly pronounced in companies characterized by weak governance structures, lower tax burdens, and those operating in the decline stage. The insights from this research carry significant policy implications for industries with high levels of pollution, particularly in emerging economies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».