Government expectation and firm performance nexus in the context of a developing country: does non-mandatory disclosure matter?
Notice bibliographique
Résumé
In developing economies like Nigeria, where government expectations on firms intensify amid underdeveloped institutional frameworks, the performance implications of fiscal obligations and voluntary transparency remain poorly understood. This study investigates whether government expectations influence firm performance and whether non-mandatory disclosure moderates this relationship among 80 listed Nigerian firms from 2011 to 2023. Using panel data regression techniques—specifically fixed and random effects models, the study analyzes how fiscal pressure and voluntary environmental, social, and governance disclosures jointly shape firm performance. The findings reveal that higher government expectations are significantly and negatively associated with firm value, suggesting that increasing tax burdens diminish corporate performance. Contrary to theoretical assumptions, non-mandatory disclosure was also negatively associated with firm performance under fixed effects estimation, indicating that voluntary ESG transparency may be perceived as costly or symbolic rather than performance-enhancing in Nigeria’s capital market context. More critically, the interaction between government expectations and non-mandatory disclosure shows a significant negative moderating effect, implying that the combination of tax pressure and voluntary disclosure jointly exacerbates performance erosion rather than mitigating it. These results suggest that without institutional support, investor maturity, and stakeholder awareness, even well-intentioned disclosures may backfire. The study recommends that firms embed ESG practices into core business strategy rather than treat them as compliance rituals, and that policymakers harmonize tax and disclosure policies to avoid disincentivizing transparency. Investors are encouraged to evaluate the strategic substance behind disclosures rather than their volume alone. Future research should explore sector-specific dynamics, stakeholder interpretations of voluntary disclosures, and cross-country comparisons to uncover when and how ESG transparency translates into sustainable firm value under fiscal constraint.
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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 | 0,001 |
| 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 ».