Effect of ESG Financial Materiality on Financial Performance of Firms: Does ESG Transparency Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Transparency in ESG financial materiality disclosure by corporations is now in doubt due to the inconsistent ESG framework that governs ESG disclosures, particularly in developing nations like South Africa. This is evident in the financial performance of banks and manufacturing firms as a result of the higher rate of susceptibility to ESG issues. Hence, this study empirically investigated the effect of ESG financial materiality disclosure on the financial performance of banks and manufacturing firms in South Africa from 2015 to 2024. Also, the moderating role of ESG transparency on the relationship between ESG financial materiality disclosure and financial performance was investigated. Descriptive analysis, a correlation matrix, and panel regression analysis were employed for analysis purposes. The financial metrics include ROA, ROE, and Tobin’s Q, while ESG financial materiality disclosure and the ESG disclosure score of the firms were the independent variable and moderating variable, respectively. The results show that ESG financial materiality exerts a significant adverse impact on ROA and ROE but an insignificant positive effect on Tobin’s Q in banks. For manufacturing firms, the impact is insignificant and negative on ROA, ROE, and Tobin’s Q. Also, the interactive effect of transparency insignificantly weakens the effect of ESG financial materiality disclosure on financial performance in both banks and manufacturing firms. This concludes that the transparency in ESG financial materiality disclosure is not sufficient to improve financial performance in both sectors but should be integrated in the core business objectives of firms. Also, it suggests that over-disclosure and greenwashing of ESG reports should be avoided.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».