The impact of carbon emissions disclosure on the market value of public Canadian firms
Bibliographic record
Abstract
L'augmentation des gaz à effet de serre (GES) dans l'atmosphère a entraîné le phénomène du 'Changement Climatique' et les entreprises industrielles jouent un rôle important dans ce phénomène. Par conséquence, les parties prenantes incluant les investisseurs et le public ont demandé plus d'information sur les émissions de GES des entreprises. À cet égard, plusieurs études ont examiné si la divulgation des émissions de GES était importante pour les participants du marché boursier. Ces études utilisent différentes sources d'information et différentes méthodes pour examiner l'association entre la divulgation des émissions de GES (carbone) et les cours boursiers. Cependant, malgré l'importance croissante des informations carbone, les études sur ce sujet sont insuffisantes. En particulier, le contexte Canadien a retenu peu d'attention des chercheurs. Notre étude a, donc, pour objectif d'examiner les effets des divulgations de carbone sur les cours boursiers des entreprises Canadiennes. Nous avons recueilli les informations sur les émissions de carbone qui sont rapportées dans le cadre du «Greenhouse Gas Reporting Program (GHGRP)». Le GHGRP est un programme obligatoire au Canada et toutes les installations émettant 50000 tonnes ou plus de GES doivent déclarer leurs émissions totales au programme. Ensuite, les émissions de toutes les installations déclarantes sont publiées sur le site Web d'Environnement et Changement climatique Canada. À la première étape, nous avons fait une étude événementielle pour déterminer si la toute première publication d'informations sur les émissions de GES en 2006 constituait une nouvelle pertinente pour les participants du marché boursier. Les résultats de l'étude événementiel indiquent que la première publication d'informations sur les émissions de GES n'a pas eu d'impact sur les cours boursiers et n'a donc pas fourni d'informations inattendues et nouvelles aux investisseurs. À la deuxième étape, nous avons analysé le lien entre les émissions de GES et la valeur boursière des entreprises publiques. À cette fin, un modèle de valorisation, fondée sur le modèle d'Ohlson (1995), a été utilisée pour les années 2014, 2015 et 2016. Les résultats du modèle de valorisation révèlent que le niveau des émissions de GES est pertinent pour les investisseurs et qu'il existe une relation négative entre les émissions de GES et la valeur marchande de l'entreprise. Cette association négative implique que les investisseurs utilisent le niveau total d'émissions de GES pour estimer les passifs environnementaux futurs. Les résultats nous montrent que pour chaque tonne supplémentaire d'émissions de GES, la valeur de l'entreprise diminue de 71 dollars. De plus, nous constatons que l'association négative entre les émissions de GES et la valeur des entreprises est plus prononcée pour les entreprises opérant dans des secteurs à faibles émissions de GES. Nos résultats ont des implications pratiques pour la gestion des entreprises et les normalisateurs comptables. Selon la conséquence économique des émissions de GES (une diminution de 71 dollars par tonne d'émissions de GES) rapportée dans notre étude, les gestionnaires devraient envisager de prendre des mesures pour contrôler et pour réduire le niveau des émissions de GES. Enfin, compte tenu de la pertinence des émissions de GES pour les investisseurs, les normalisateurs pourraient élaborer des politiques et fournir des lignes directrices aux entreprises pour la communication \nd'informations carbone dans leurs états financiers. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : carbone, gaz à effet de serre (GES), émissions, divulgation de carbone, valeur marchande, cours boursiers
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".