论文速递 || 应对气候变化危机：企业的权衡

主要观点总结

本文介绍了关于企业应对气候变化危机的研究背景、研究问题、研究设计与发现、研究贡献和研究特色。文章使用机器学习关键词算法与BERT模型分析推特数据，探讨了企业在面对负面气候事件时的披露策略。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着投资者对气候变化风险意识的增强，企业对气候信息的需求激增，但企业披露存在显著缺口。因此，自愿披露成为企业传达环境信息和影响利益相关者观点的重要方式。

关键观点2: 研究问题

本研究的核心问题是企业何时回应负面气候事件，以及采取何种披露方式进行回应。为解决这一问题，文章采用了机器学习关键词算法与BERT模型对推特数据进行文本分析。

关键观点3: 研究方法与发现

文章使用推特上的企业发布的气候推文来衡量企业层面的气候信息披露，并通过文本分析构造了气候信息披露指标。研究发现，企业在负面气候事件后倾向于在推特上发布气候信息披露，且历史ESG披露和事件的严重性会影响企业的披露策略。

关键观点4: 研究贡献与特色

文章将动态披露理论应用于社交媒体场景，并使用了深度学习模型Climate-TwitterBERT来量化企业在气候危机情境下的动态披露行为。此外，文章通过推特数据反映了企业在负面气候事件发生后的即时反应，为研究企业不同情境下的披露策略提供了新方法。