A Literature Study on the Impact of ESG Information Disclosure Quality on the Value of Listed Companies
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the existing literature on the impact of Environmental, Social, and Governance (ESG) information disclosure quality on the value of listed companies. In recent years, ESG has become an increasingly important indicator for investors to evaluate the long-term sustainable development capabilities of companies. High-quality ESG information disclosure helps reduce information asymmetry, enhancing investor confidence and improving capital market efficiency. The review of current research shows that ESG disclosure quality, based on well-established frameworks such as the Global Reporting Initiative (GRI), Sustainability Accounting Standards Board (SASB), and Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD), is significantly positively correlated with key financial indicators, including company valuation, cost of capital, and profitability. However, there are also critical viewpoints regarding ESG disclosure, such as inconsistent disclosure standards, the prevalence of "greenwashing" phenomena, and debates surrounding the financial relevance of ESG information. Despite these concerns, this paper underscores the necessity of establishing a unified global ESG information disclosure standard. Such standardization would enhance the consistency, transparency, and reliability of ESG data, providing investors with more accurate and valuable information for informed decision-making.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».