Corporate Governance: Driving Climate Change Disclosure and Advancing SDGs
Notice bibliographique
Résumé
Climate change presents a critical challenge to achieving the 2030 Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 13 on Climate Action. This study examined the effect of corporate governance on carbon emission disclosure and carbon performance among 150 non-financial firms listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) from 2016 to 2022. Drawing on stakeholder, legitimacy, agency, and resource dependence theories, the study utilized panel data comprising 468 firm-year observations and employed ordinary least squares (OLS) regression to assess both direct and moderating effects. The findings indicate that governance attributes covering board size, board gender diversity, foreign ownership, and the presence of a CSR committee had a positive effect on carbon emission disclosure and carbon performance. Moreover, these governance factors enhanced the correlation between disclosure and performance, suggesting that robust governance could strengthen the environmental impact of transparency. However, board independence exhibited a negative or statistically insignificant effect, highlighting a potential disconnect between governance expectations and environmental oversight in emerging markets. Despite increasing awareness, the levels of carbon disclosure and performance in Indonesia remained low, averaging only 27.8% and 6.6%, respectively. This study provides policy recommendations to strengthen ESG regulations, encourages firms to institutionalize sustainability practices, and calls for cross-country comparative research to improve generalizability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».