CC BY
42Раскрытие информации о климате как фактор инвестиционной привлекательности
российских компании Climate disclosure as a factor of investment attractiveness of Russian companies
% А ИОПМОШ1 МРШНМЕШ ^jj ЖУРНАЛ
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10277
Мартынова Мария,
аспирантка, Финансовый университет при Правительстве РФ Martynova Mariia
Аннотация. В эмпирических исследованиях не сложилось единого мнения относительно влияния раскрытия информации о климате на инвестиционную привлекательность компании. Данная работа вносит вклад в дебаты в академической литературе относительно полезности информации о климате для инвесторов. Как показало данное исследование на выборке из российских компаний, эта информация является важной для инвесторов при принятии инвестиционного решения. Высокий рейтинг CDP, определяющий уровень раскрытия информации о климате, приводит к росту инвестиционной привлекательности компании в следующем периоде, но при этом не имеет статистически значимого влияния в текущем периоде. Также увеличению инвестиционной привлекательности способствует более обширное раскрытие информации в части ESG и снижение удельных выбросов. Результаты работы могут быть интересными менеджменту компаний и государственным структурам, ответственным за регулирование обязательного раскрытия информации эмитентами.
Summary. There is no consensus in empirical research on the impact of climate disclosure on a company's investment attractiveness. This paper contributes to the debate in the academic literature about the usefulness of climate information for investors. As this study showed on a sample of Russian companies, this information is important for investors when making an investment decision. A high CDP rating, which determines the level of disclosure of information about the climate, leads to an increase in the investment attractiveness of the company in the next period, but it does not have a statistically significant impact in the current period. More extensive disclosure of ESG information and a reduction in specific emissions also contribute to an increase in investment attractiveness. The results of the work may be of interest to the
management of companies and government agencies responsible for regulating the mandatory disclosure of information by issuers.
Ключевые слова: раскрытие информации, изменение климата, коэффициент Тобина, парниковые газы, ESG.
Keywords: information disclosure, climate change, Tobin coefficient, greenhouse gases, ESG.
1. Введение
Проблема изменения климата все больше волнует общество. Глобальное потепление может стать причиной существенных потерь для мировой экономики, в том числе за счет природных катаклизмов, затопления территорий, засухи, неурожая, разрушения зданий и инфраструктуры в результате таяния вечной мерзлоты.
Государства и инвестиционное сообщество проявляют значительный интерес относительно раскрытия информации компаниями об их влиянии на климатические процессы. Хотя в большинстве стран раскрытие информации о климате не является обязательным, инвесторы стали чаще использовать ее при принятии инвестиционного решения [1]. В ответ на растущее число запросов о публикации этой информации все больше компаний раскрывают требуемые данные. Тем не менее вопрос относительно влияния раскрытия информации о климате на инвестиционную привлекательность компании остается открытым [2, 3]. В академической литературе не сложилось единого мнения на этот счет и на примере разных выборок были получены противоречивые результаты.
Целью данного исследования стало определение влияния раскрытия информации о климате российскими компаниями на их инвестиционную привлекательность. Данная работа отличается от предыдущих следующим: 1. впервые был оценен эффект раскрытия информации о климате на инвестиционную привлекательность на примере российских компаний; 2. для выявления этой взаимосвязи был использован уникальный набор факторов, не применяемый в прошлых исследованиях.
2. Обзор литературы и гипотезы исследования
Уровень прозрачности компании, в том числе в части влияния на изменение климата, является важным фактором для инвесторов при принятии инвестиционного решения. Информация о климате, публикуемая компанией, позволяет инвестиционному сообществу улучшить понимание относительно экологических результатов компании, оценить уровень компетентности руководства в рамках климатического менеджмента, степень физических, переходных и регуляторных рисков, возникающих в результате изменения климата, а также определить возможности компании для извлечения выгоды от
глобального энергетического перехода. Раскрытие информации о климате позволяет улучшить репутацию компании и создать имидж социально и экологически ответственной фирмы, которая может управлять климатическим риском и сохранять свои конкурентные преимущества в период энергетического перехода, что должно позитивно отражаться на ее восприятии инвесторами и обществом в целом, что должно выражаться в более высокой стоимости ее бизнеса [4].
В академической литературе рассматривают две теории, объясняющие влияние раскрытия информации на инвестиционную привлекательность фирмы. Сигнальная теория предполагает, что менеджмент и акционеры имеют разный уровень осведомленности о состоянии компании, что приводит к асимметрии информации. Чем меньше данных раскрывает о себе компания, тем выше уровень асимметрии информации между менеджментом и инвесторами, что увеличивает риск инвестиций. Это, в свою очередь, негативно отражается на инвестиционной привлекательности компании. Компании с хорошими результатами будут стремиться подать сигнал инвесторам, чтобы выделиться по сравнению с другими игроками. Комплексное раскрытие информации о климате является признаком сильного корпоративного управления в компании и более низком риске агентского конфликта (между акционерами и менеджментом), что позволяет фирме увеличить инвестиционную привлекательность и соответственно стоимость своего бизнеса. Другая теория - теория легитимности - утверждает, что менеджмент будет стремиться раскрывать больше информации о компании, чтобы получить одобрение общества на продолжение деятельности [5]. Более высокий уровень прозрачности компании предполагает оказание поддержки общества, что должно позитивно отражаться на стоимости фирмы [6]. Таким образом, согласно сигнальной теории и теории легитимности, раскрытие информации о климате важно для инвесторов при принятии инвестиционного решения и должно приводить к росту инвестиционной привлекательности акций компании.
В эмпирическим исследованиях были получены противоречивые результаты относительно эффекта раскрытия информации о климате на инвестиционную привлекательность. Наиболее распространенной мерой инвестиционной привлекательности считается коэффициент Тобина, который определяет оценку рынком долгосрочных перспектив компании. Abdi et а1. изучили влияние раскрытия информации об окружающей среде на коэффициент Тобина компаний из авиационной отрасли, установив положительную взаимосвязь между этими величинами [7]. Виа11ау выявил позитивный эффект раскрытия информации об окружающей среде на коэффициент
Тобина на примере европейского банковского сектора [8]. Hardiningsih et al. также считают, что раскрытие информации об окружающей среде положительно отражается на этом коэффициенте компаний из Малайзии и Индонезии [9]. При этом отраслевая принадлежность компании усиливает этот эффект, то есть для компаний из «грязных» отраслей положительное влияние раскрытия информации будет выше, чем для более «чистых» компаний.
Deegan и Gordon и Zhongfu Y. et al. утверждают, что уровень раскрытия информации об окружающей среде имеет положительное влияние на инвестиционную привлекательность компаний в текущем и последующем году [10, 11].
Kurnia et al. выявили, что раскрытие информации о выбросах углерода положительно влияет на коэффициент Тобина для компаний из Индонезии, тогда как для компаний из Австралии - его эффект нейтральный [12].
Eleftheriadis et al. выявили на примере 500 крупнейших в мире компаний положительную, но статистически незначимую связь между раскрытием информации о климате и коэффициентом Тобина, но при этом последний существенно улучшался при снижении компанией выбросов CO2, что говорит о том, что инвесторы больше ценят реальные действия компании для смягчения влияния на климат, а не раскрытие информации [13]. К такому же выводу пришли Не et al. на выборке американских компаний, входящих в индекс S&P 500 [14].
В целом, положительная связь между раскрытием информации о климате и инвестиционной привлекательностью была получена в множестве работ: Huian и Mironiuc, Pedron et al., Chang, Plumleea et al. [15, 16, 17, 18].
Однако, существуют исследования с альтернативными результатами. Kurnia et al. определили, что раскрытие информации о выбросах не имеет прямого положительного эффекта на коэффициент Тобина без одновременного улучшения финансовых показателей
[19].
На выборке индонезийских компаний не была выявлена взаимосвязь между этими рассматриваемыми величинами [20, 21], что связывается с отсутствием обязательных стандартов раскрытия информации об окружающей среде в Индонезии, тогда как добровольный характер раскрываемой информации приводит к тому, что инвесторы не проявляют к ней доверие и не принимают ее во внимание при оценке компании. При этом Utomo et al. доказали положительный эффект экологического рейтинга компании на коэффициент Тобина [21], также как и в исследованиях Muhammad et al. [22] и Sarumpaet et al. [23]. А раскрытие информации, согласно работе Utomo et al., не смягчает эффект от
низкого экологического рейтинга компании [21]. В тоже время Lee, Park и Klassen выявили отрицательную связь между раскрытием информации о климате и инвестиционной привлекательностью, поскольку инвесторы полагают, что компания повысит свои расходы для снижения своего влияния на климат [24].
Итак, несмотря на противоречивые результаты прошлых работ, большинство авторов утверждают, что раскрытие информации о климате должно увеличивать инвестиционную привлекательность компании. В связи с чем гипотеза данного исследования сформулирована следующим образом:
Н1: Раскрытие информации о климате имеет положительную взаимосвязь с стоимостью инвестиционной привлекательностью компании. 3. Методика исследования
С целью выявления взаимосвязи между раскрытием информации о климате и инвестиционной привлекательности в данной работе используется многофакторный регрессионный анализ на основе панельных данных, как и в большинстве работ по данной тематике [7, 9, 19]. В качестве метрики, отражающей инвестиционную привлекательность фирмы, чаще всего используется коэффициент Тобина, который отражает долгосрочные перспективы компании [25].
Коэффициент Тобина представляет собой соотношение между рыночной стоимостью компании и стоимостью замещения ее активов. Для целей данного исследования при расчете коэффициента Тобина использовалась формула (1), представленная в работе Lindenberg и Ross [26].
где MV - рыночная капитализация компании на конец года,
DV - размер краткосрочного и долгосрочного долга на балансе компании на конец года, AT - размер активов на конец года.
В модель для обозначения уровня раскрытия информации компанией были включены две экзогенные переменные (CDP и ESG). Переменная CDP определяет рейтинг компании, который был присвоен международной некоммерческой организацией CDP (Carbon Disclosure Project) на основе ответов эмитентов на универсальную добровольно заполняемую анкету. Организация CDP контролирует крупнейшую в мире платформу по раскрытию информации о климате, в которой участвует порядка десяти тысяч компаний. Эта организация собирает информацию от эмитентов об их влиянии на климат, климатической стратегии, системе корпоративного управления и риск-менеджмента в
области климата, затем по разработанной методике присуждает соответствующий рейтинг, отражающий эффективность и прозрачность компании в области изменения климата. Многие инвесторы со всего мира (более 500 инвестиционных фондов с активами под управлением порядка 106 трлн долларов) требуют от компаний раскрытие информации через эту платформу. Рейтинговая шкала CDP варьируется от «А» (лучший результат) до «F» (отказ предоставить данные). Для целей данной работы шкала CDP была переведена в цифровой вид: рейтинг «A» означает «5», «B» — 4, «C» — 3, «D» — 2, «E» — 1, «F» — 0.
В качестве второй переменной, ответственной за уровень раскрытия информации, был выбран индекс раскрытия информации в области ESG, рассчитываемый Bloomberg. Ряд авторов доказали его полезность для инвесторов [18, 27]. Рейтинг компаний варьируется от 0,1 (не раскрывают информацию) до 100 (раскрыта вся оцениваемая информация).
В качестве контрольных переменных, влияющих на инвестиционную привлекательность, были выбраны следующие параметры: размер компании, прибыльность, долговая нагрузка, возраст активов, капитальные затраты, выбросы парниковых газов, темпы роста компании, участие государства в капитале, принадлежность к «грязным» отраслям.
На примере работ Abdi et al., Hardiningsih et al., Kurnia et al., Pedron et al. в качестве фактора стоимости собственного капитала был выбран натуральный логарифм активов (ln_assets), отражающий размер компании [7, 9, 16, 19]. Также на основе этих работ в модель для обозначения величины прибыльности были включены переменные, определяющие рентабельность: рентабельности активов (roa), рентабельность собственного капитала (roe), рентабельность чистой прибыли (margin). Как и в работе Utomo et al. для обозначения меры долговой нагрузки было рассчитано соотношение долга к активам кампании (DA) [21]. Еще двумя переменными, связанными с долгом, стали коэффициент быстрой ликвидности (QR), рассчитываемый как соотношение суммы денежных средств на балансе и дебиторской задолженности к текущим обязательствам, а также коэффициент покрытия процентных платежей (Interest_cov), рассчитываемый как соотношение операционной прибыли к начисленным процентам за период. На основе исследования Bui et al. в модель также был включен параметр, отражающий возраст активов компании (Assets_age), вычисляемый как отношения балансовой стоимости основных средств за вычетом накопленной амортизации к стоимости основных средств без учета накопленной амортизации, а также размер капитальных затрат по отношению к выручке компании ^apex_rev) [28]. На примере исследованиях Albarrak et al., Gerged et al.,
в модель был дополнительно включен параметр, отражающий темпы роста компании, выраженный в среднегеометрическом темпе роста операционной прибыли за последние пять лет (growth) [29, 30]. Также в модели были использованы две качественные переменные. Участие государства в собственном капитале компании (Gov) может по-разному влиять на инвестиционную привлекательность: с одной стороны, государственные компании имеют протекцию госорганов при ведении бизнеса и могут рассчитывать на помощь в случае кризиса, а с другой стороны, они менее эффективны в связи с отсутствием достаточных стимулов для максимизации стоимости фирмы. Данная фактор выражается в модели дамми-переменной (1 — государство входит в состав собственников компании, 0 - иначе). Также с помощью дамми-переменной (^отражена принадлежность компании к «грязной отрасли» (1 — принадлежит, 0 — не принадлежит), к которым относят нефтегазовую, металлургическую и горнодобывающую, электроэнергетическую, транспортную и химическую отрасли [31]. Компании из остальных отраслей (телекоммуникационный и потребительский сектора, недвижимость) оказывают меньшее влияние на климат, поэтому были отнесены к «чистым» отраслям. С одной стороны фирмы из «грязных» отраслей имеют циклический характер бизнеса и демонстрируют высокие темпы роста финансовых показателей в период подъема экономики, с другой стороны - их финансы более волатильны и значительно снижаются в моменты экономического спада. Кроме того, многие инвесторы отказываются от инвестирования в компании, негативно влияющие на окружающую среду, что в итоге отражается на инвестиционной привлекательности эмитента.
На примере исследований Eleftheriadis et al. и Не et al. [13, 14] в качестве фактора инвестиционной привлекательности в модель была включена переменная, отражающая влияние компании на климат (GHG) и выражающаяся в логарифме величины выбросов парниковых газов (охват 1 и 2 - прямые и косвенные энергетические выбросы, измеряемые в тоннах CO2 - эквивалента). Также в модель был включен объем выбросов, нормированный на величину выручки с целью нивелировать размер компании (.
Таким образом, в регрессионную модель вошли 16 независимых переменных. Оцениваемая регрессия представлена следующей формулой (2):
Таблица 1. Описательная статистика
Минимум Первый квартиль Медиана Среднее Третий квартиль Максимум
ТоЬш 0.005 3 0,7541 1,1229 1,2552 1,6234 3,3082
1п_135е15 10,58 12,23 13,06 13,17 13,36 16,90
гоа -42,702 3,670 7,365 9,143 12,924 53,603
гое -93,632 9,405 17,577 27,041 34,262 190,676
ШШ^й ■25,882 6,045 12,338 14,631 19,073 72,331
БА 0,0000 16,21 26,54 30,70 47,97 87,91
да 0,05133 0,34345 0,67609 0,87131 1,02863 3,39480
Ыегейсоу -25,955 2,653 5,467 24,185 12,769 917,400
А5зе!5_а§е 0,2837 0,5205 0,6275 0,6068 0,6989 1,0000
Сарехгет 0,007878 0,063431 0,102331 0,125321 0,176133 0,404211
§го\\1Ь -24,2868 0,5974 9,0760 11,0820 16,9225 103,7632
вот 0,0000 0,0000 0,0000 0,3617 1,0000 1,0000
Ы 0,0000 0,0000 1,0000 0,7447 1,0000 1,0000
ьвно 3,886 7,172 3,582 8,610 10,349 12,388
ОНОгет 0,1371 3,1504 9,9166 39.6802 45,6760 402,4594
СБР 0,0000 0,0000 1,000 1,113 1,000 5,000
Е5& 0,10 11,60 31,01 29,80 45,45 79,89
Источник: расчеты автора
Таблица 2. Основные характеристики оцененной модели панельной регрессии i фиксированным эффектом
const h_assets roa roe
mar™
EA
QR
IntErestcov
Assets_age
Capexjev
ESG
CEP
Gtstliíi
h GHG
GHGjev
Gov
Ind.
Оценка коэффициента р Стандартная ошибка t-статнстнка 4>|t|)
Z.7019^+00 4.6B4Be-01 5.7673 Z.736e-0B
-Z.0615e-01 4.4394e-0Z ■4.6437 5.913e-06
-9.54Е4е-04 1.0601e-0Z -0.09Q1 0.9ZB316
16005е-02 7.B055e-03 Z.0505 0.041511
6.5001е-03 4.1193e-03 1.5779 0.116031
10982е-05 1.6050e-05 0.6E4Z 0.494547
13084е-01 4.1495e-0Z -3.153Z 0.001E4Z
10007е-03 3.7763e-04 Z.6501 O.OOB636
В.В437(Ю1 Z.B33Ze-01 3.1214 0.00ZC43
5.66Z0e-01 4.7199e4tt 1.1996 0.Z315Q3
L3594e-02 Z.ZB0Qe-03 5.96Z4 9.913e-09
3.B75ZeOZ 3.1446e-0Z ■1.Z3Z3 O.Z19156
-Z.B79Be-04 Z.4453e-03 -0J178 0.906357
-Z.6114e-0Z Z.9754e-0Z 0.B777 0.3B109Z
-l.E143e-03 5.6069e-Q4 -3.Z35B 0.00140Z
-3.Z6B9e-01 7.9557e-OZ ■4.1090 5.6Z6e-05
9.Z306e-0Z B.BZ79e-0Z 1.0456 0.Z96B94
Значимость
R2
Скорректир. R2
F-статистика
р-аначение
0.53761 0.50367 15.&414 í г.гге-16
Обозначения статистической значимости на уровя: 0% 0.1% 1% '*5°
Источник: расчеты автора
Таблица 3. Основные характеристики оцененной модели панельной регрессии с фиксированным эффектом, где эндогенной переменной выступает коэффициент Тобина следующего периода,
Оценка коэффициента p Стандартная ошибка t-статистика PK>|t|) Значимость
const 3 2444eH)0 47223 e-01 6.S704 6.603e-ll ttt
Iu_as3et3 -2:390e-01 4.4749e-02 -3.6733 4.414e-03 ttt
roa -1.1740e-02 1.06S6e-02 -1.0986 0.273143
roe 1.3::6e-02 7.S673e-03 2.3:3: 0.01923: 4
margin 170aJe-03 41523&43 1J747 0.170626
DA ~.1394t-06 0.4413 0.6:9442
QE -6.3613e-02 4.1S2&-02 -16404 0.1023:7
Iiterestmy 99119e-04 j.S064C-04 2.6040 0.009S43 **
Assets_age B.4255e-01 2.S5:9e-01 2.9:03 0.003:22 *t
Capex_rev 3.3363e-01 4.7577e-01 1.7522 0.031143
ESG 1.330:e-02 2.2932e-03 6.0067 7.346e-09 4 44
CDP :.30:3e-02 3 1697e-02 -1.6733 0.09:613
Growth -1.1126e-03 ШЫ0 -04:14 0.6:2147
IÜ_[JH(j 4.3607e-02 2.9992e-02 1.4:40 0.147391
GHGiev -2.4952e-0j 5 6517e-04 44149 l.:90e-0: 444
Gov -3.4333e-01 S.0192e-02 4.3437 2.147e-0: 4*4
Ind 1.6361e-01 S.3934e-02 1.3336 0.06733:
R2
Скорректир. R' F-статистика р-значение
0.5272 0492:
15.1529 -=2.22е-1б
Обозначения статистической значимости на уровне: 0% '***:;0.1% 1% 5% V'
Источник: расчеты автора
Вторая модель также получилась статистически значимой, о чем свидетельствует F-статистика. Коэффициент детерминации R находится на уровне 53%, то есть более половины дисперсии зависимой переменной, отражающей инвестиционную привлекательность компании, объясняется в рамках предложенной модели. Десять из 16 переменных в модели оказались значимыми хотя бы на уровне значимости 5% (ln_assets, roe, interest_cov, assets_age, capex_rev, CDP, ESG, GHG_rev, Gov, Ind). Примечательно, что на коэффициент Тобина следующего периода положительно влияет раскрытие
информации в части ESG и рейтинг компании CDP. Также сокращение удельных выбросов парниковых газов также повышают инвестиционную привлекательность компании среди инвесторов. Отметим, что снижение абсолютной величины выбросов тоже увеличивает коэффициент Тобина, но при этом эта переменная оказалась статистически незначимой в двух моделях.
Тест Бройша-Пагана доказал отсутствие гетероскедастичности случайных остатков в двух моделях. Выбор моделей с фиксированным эффектом объясняется результатами теста Хаусмана. Нулевая гипотеза этого теста заключается в том, что факторы модели экзогенны, т.е. предпочтение следует отдать модели со случайными эффектами, а альтернативная гипотеза - факторы эндогенны (предпочтительнее модель с фиксированным эффектом). В связи с тем, что значимость данного теста (р-значение) существенно оказалась ниже пороговой величины в 5%, нулевая гипотеза была принята, и была выбрана модель со случайным эффектом.
Таким образом, регрессионный анализ доказал, что высокий рейтинг CDP, определяющий уровень раскрытия информации о климате, приводит к росту инвестиционной привлекательности компании в следующем периоде, но при этом не имеет статистически значимого влияния в текущем периоде, что подтверждает гипотезу исследования. Такой вывод частично совпадает с результатами прошлых работ Deegan и Gordon и Zhongfu Y. et al. [10, 11]. Также увеличению коэффициента Тобина способствует более обширное раскрытие информации в части ESG, что совпадает результатами исследований Gerged et al., Plumlee et al., Richardson, Welker [30, 18, 27]. Положительный эффект от снижения удельных выбросов также был подтвержден, как и в работах Eleftheriadis et al. и Не et al. [13, 14]. 5. Заключение
Данная работа продолжает дебаты в академической литературе относительно полезности информации о климате для инвесторов. Как показало эмпирическое исследование, данная информация является важной для инвесторов при принятии инвестиционного решения. Результаты говорят о том, что полное и качественное раскрытие информации о климате, которое способствует получению высокого рейтинга CDP, способно помочь компании получить конкурентные преимущества на фондовом рынке, создать хорошую репутацию, и тем самым увеличить свою инвестиционную привлекательность. Но данный эффект будет наблюдаться в следующем периоде. При этом раскрытие информации в части ESG положительно влияет на коэффициент Тобина текущего и следующего периода, как и сокращение удельных выбросов парниковых газов
Таким образом, раскрытие информации о климате и ESG, а также действия компании по сокращению выбросов парниковых газов может привести к созданию стоимости компании, что должно создавать соответствующие стимулы в части улучшению добровольного раскрытия информации и снижению своей нагрузки на климат.
Список литературы
1. Luo L., Tang Q. Does voluntary carbon disclosure reflect underlying carbon performance? // Journal of Contemporary Accounting & Economics. - 2014. - Т. 10. - №. 3. - С. 191-205.
2. Ganda F. The influence of carbon emissions disclosure on company financial value in an emerging economy // Environment, Development and Sustainability. - 2018. - Т. 20. - №. 4. -С. 1723-1738.
3. Liu Y. et al. Corporate carbon emissions and financial performance: Does carbon disclosure mediate the relationship in the UK? // Available at SSRN 2941123. - 2017.
4. Skouloudis A. et al. Trends and determinants of corporate non-financial disclosure in Greece // Journal of Cleaner Production. - 2014. - Т. 68. - С. 174-188.
5. Iatridis G. E. Environmental disclosure quality: Evidence on environmental performance, corporate governance and value relevance // Emerging Markets Review. - 2013. - Т. 14. - С. 55-75.
6. Mousa G. et al. Legitimacy theory and environmental practices: Short notes // International Journal of Business and Statistical Analysis. - 2015. - Т. 2. - №. 1.
7. Abdi Y., Li X., Camara-Turull X. Impact of Sustainability on Firm Value and Financial Performance in the Air Transport Industry // Sustainability. - 2020. - Т. 12. - №. 23. - С. 9957.
8. Buallay A. Is sustainability reporting (ESG) associated with performance? Evidence from the European banking sector // Management of Environmental Quality: An International Journal. - 2019.
9. Hardiningsih P. et al. The effect of sustainability information disclosure on financial and market performance: Empirical evidence from Indonesia and Malaysia // International Journal of Energy Economics and Policy. - 2020. - Т. 10. - №. 2. - С. 18.
10. Deegan C., Gordon B. A study of the environmental disclosure practices of Australian corporations // Accounting and business research. - 1996. - Т. 26. - №. 3. - С. 187-199.
11. Zhongfu Y., Jianhui J., Pinglin H. The study on the correlation between environmental information disclosure and economic performance-with empirical data from the manufacturing industries at Shanghai Stock Exchange in China // Energy Procedia. - 2011. - Т. 5. - С. 12181224.
12. Kurnia P., Nur D. P. E., Putra A. A. Carbon Emission Disclosure and Firm Value: A Study of Manufacturing Firms in Indonesia and Australia // International Journal of Energy Economics and Policy. - 2021. - Т. 11. - №. 2. - С. 83.
13. Eleftheriadis I. M., Anagnostopoulou E. G., Diavastis I. E. Relationship between corporate performance, climate change disclosures and carbon intensity of business activities // 8th Annual Conference of the EuroMed Academy of Business. - 2015.
14. He Y., Tang Q., Wang K. Carbon performance versus financial performance // China Journal of Accounting Studies. - 2016. - Т. 4. - №. 4. - С. 357-378.
15. Huian M. C., Mironiuc M. A comprehensive analysis of the nexus between environmental reporting and market performance of european companies // Environmental Engineering & Management Journal (EEMJ). - 2019. - Т. 18. - №. 1.
16. Pedron A. P. B. et al. Environmental disclosure effects on returns and market value // Environment, Development and Sustainability. - 2020. — С. 1-20.
17. Chang K. The impacts of environmental performance and propensity disclosure on financial performance: Empirical evidence from unbalanced panel data of heavy-pollution industries in China // Journal of Industrial Engineering and Management (JIEM). - 2015. - Т. 8. - №. 1. - С. 21-36.
18. Plumlee M. et al. Voluntary environmental disclosure quality and firm value: Further evidence // Journal of accounting and public policy. - 2015. - Т. 34. - №. 4. - С. 336-361.
19. Kurnia P., Darlis E., Putr A. Carbon Emission Disclosure, Good Corporate Governance, Financial Performance, and Firm Value // The Journal of Asian Finance, Economics, and Business. - 2020. - Т. 7. - №. 12. - С. 223-231.
20. Arafat M. Y., Warokka A., Dewi S. R. Does environmental performance really matter? A lesson from the debate of environmental disclosure and firm performance // Journal of Organizational Management Studies. - 2012. - Т. 2012. - С. 1.
21. Utomo M. N. et al. Environmental performance, environmental disclosure, and firm value: empirical study of non-financial companies at Indonesia Stock Exchange // Green Finance. -2020. - Т. 2. - №. 1. - С. 100-113.
22. Muhammad N. et al. The relationship between environmental performance and financial performance in periods of growth and contraction: evidence from Australian publicly listed companies // Journal of Cleaner Production. - 2015. - Т. 102. - С. 324-332.
23. Sarumpaet S., Nelwan M. L., Dewi D. N. The value relevance of environmental performance: evidence from Indonesia // Social Responsibility Journal. - 2017- Т. 13. - №. 4. -С.817-827.
24. Lee S. Y., Park Y. S., Klassen R. D. Market responses to firms' voluntary climate change information disclosure and carbon communication // Corporate Social Responsibility and Environmental Management. - 2015. - T. 22. - №. 1. - C. 1-12.
25. Dragomir V. D. Environmentally sensitive disclosures and financial performance in a European setting // Journal of Accounting & Organizational Change. - 2010.
26. Lindenberg E. B., Ross S. A. Tobin's q ratio and industrial organization //Journal of business. - 1981. - C. 1-32.
27. Richardson A. J., Welker M. Social disclosure, financial disclosure and the cost of equity capital // Accounting, organizations and society. - 2001. - T. 26. - №. 7-8. - C. 597-616.
28. Bui B., Moses O., Houqe M. N. Carbon disclosure, emission intensity and cost of equity capital: multi-country evidence // Accounting & Finance. - 2020. - T. 60. - №. 1. - C. 47-71.
29. Albarrak M. S., Elnahass M., Salama A. The effect of carbon dissemination on cost of equity // Business Strategy and the Environment. - 2019. - T. 28. - №. 6. - C. 1179-1198.
30. Gerged A. M., Matthews L., Elheddad M. Mandatory disclosure, greenhouse gas emissions and the cost of equity capital: UK evidence of a U-shaped relationship // Business Strategy and the Environment. - 2021. - T. 30. - №. 2. - C. 908-930.
31. Stanny E., Ely K. Corporate environmental disclosures about the effects of climate change. Corporate social responsibility and environmental management. — 2008. - T. 15. - №. 6. - C. 338-348.
