DOI: https://doi.org/10.28991/esj-2026-010-01-012
تاريخ النشر: 2026-02-01
المؤلف: Rodrigo Dos Reis Maia وآخرون
الموضوع الرئيسي: التدقيق، إدارة الأرباح، الحوكمة
نظرة عامة
تتناول ورقة البحث الدور الحاسم للإفصاح المؤسسي من خلال مكالمات الأرباح في تعزيز الشفافية المالية والتواصل مع أصحاب المصلحة. تحدد فجوة في المنهجيات الحالية لتقييم جودة الإفصاح، والتي غالبًا ما تتجاهل جانب الحوكمة وتركز بشكل ضيق على الاستدامة. لمعالجة ذلك، تطور الدراسة وتتحقق من صحة مقياس شامل يدمج وجهات نظر الاستدامة والحوكمة، استنادًا إلى بيانات تم جمعها من 74 مستثمرًا ومحللًا في البرازيل. تكشف تحليل العوامل الاستكشافية عن هيكل ثلاثي الأبعاد يتكون من إفصاح المحللين، والعوامل البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG)، والذكاء الاصطناعي (AI). ومن الجدير بالذكر أن النتائج تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يُنظر إليه بشكل متزايد على أنه ضروري لتقييم مصداقية الإفصاح وإبلاغ قرارات الاستثمار.
في الختام، تقدم الدراسة مقياسًا جديدًا يلتقط الديناميكيات المتطورة للتواصل المالي في مكالمات الأرباح، مع التأكيد على أهمية إفصاح المحللين، ومحتوى ESG، والذكاء الاصطناعي في تشكيل تصورات المستثمرين. تسلط الأبحاث الضوء على الأدوار التكميلية للذكاء الاصطناعي والمحللين البشريين، حيث يقدر المستثمرون المحللين لخبرتهم وحكمهم السياقي. لا يوفر هذا المقياس أداة قوية لتقييم جودة الإفصاح فحسب، بل يقدم أيضًا معايير للجهات التنظيمية وجمعيات المستثمرين، موجهًا التنفيذيين في الشركات نحو تحسين التواصل مع المستثمرين. في النهاية، تساهم الدراسة في تطوير أسواق مالية أكثر شفافية وكفاءة من خلال ربط ممارسات الإفصاح بالتكنولوجيا والحوكمة، مما يمهد الطريق للبحوث والتطبيقات المستقبلية في الاقتصادات الناشئة.
مقدمة
تستعرض مقدمة ورقة البحث هذه الدور الحاسم للإفصاح المؤسسي، وخاصة من خلال مكالمات الأرباح، في تشكيل سلوك المستثمرين وديناميكيات السوق. تستعرض الدراسات الرئيسية التي تبرز جوانب مختلفة من مكالمات الأرباح، بما في ذلك إدارة الأرباح، ومعلوماتية التقارير المالية، وتأثير الإفصاحات الطوعية. ومن الجدير بالذكر أن غراهام وآخرين (2005) يؤكدون أن التنفيذيين غالبًا ما يعطون الأولوية للأرباح قصيرة الأجل للتأثير على أسعار الأسهم، بينما يناقش هيلي وباليبو (2001) كيف أن قيمة التقارير المالية المنظمة تختلف عبر الشركات والظروف، مما يبرز أهمية المحللين الماليين في تعزيز كفاءة السوق. تتناول هذه الفقرة أيضًا فوائد المعايير المحاسبية المشتركة وأهمية الإشارات غير اللفظية في التواصل الإداري، كما استكشفها مايو وفينكاتشالام (2012).
علاوة على ذلك، تسلط المقدمة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة في تحليل الاتصالات المالية. تشير الأبحاث إلى أن هذه التقنيات يمكن أن توفر رؤى أعمق حول نوايا الإدارة وردود أفعال أصحاب المصلحة، مع نماذج مثل الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) التي تتفوق على الطرق التقليدية في توقع تحركات أسعار الأسهم. على الرغم من هذه التقدمات، يحدد المؤلفون فجوة في تطوير أدوات استبيان موحدة لتقييم فعالية الإفصاحات عن الأرباح. لمعالجة ذلك، تقترح الدراسة مقياس قياس جديد يشمل تسعة أبعاد لمكالمات الأرباح، يهدف إلى التقاط العناصر الاستراتيجية والتنظيمية التي تؤثر على مشاركة أصحاب المصلحة واستجابات السوق. يهدف هذا الإطار إلى تسهيل التحليل التجريبي المستقبلي والتقدم النظري في مجال التواصل المالي.
الطرق
تستعرض فقرة المنهجية في ورقة البحث الأساليب الأساسية لتطوير مقاييس القياس في المالية، وخاصة في سياق مكالمات الأرباح. تؤكد على تقاطع الحوكمة المؤسسية وسلوك الاستثمار، مشددة على غياب مقاييس نفسية مصممة خصيصًا لمكالمات الأرباح على الرغم من وجود خلفية نظرية قوية. يتم الاستشهاد بأعمال تشيرشيل (1979) وباجوزي وآخرين (1991) كأعمال محورية في تحسين مقاييس القياس بشكل تكراري، مع التركيز على موثوقية العناصر، والأبعاد، وصلاحية البناء. تناقش الفقرة أيضًا تطور أدوات قياس الحوكمة، مشيرة إلى بيك وآخرين (2000) لمؤشراتهم على المستوى الكلي وبودساكوف وآخرين (2003) لمعالجة انحياز الطريقة الشائعة في المقاييس المتعلقة بالحوكمة.
علاوة على ذلك، تستكشف الفقرة دور المالية السلوكية في فهم سلوك الاستثمار، مشيرة إلى تطوير مقاييس من قبل غريبل وليتون (1999) وهوفمان وبوست (2012) التي تقيم تحمل المخاطر وثقة المستثمرين، على التوالي. هذه المقاييس ضرورية لالتقاط تفاصيل سلوك المستثمرين وتخفيف التحيزات المعرفية من خلال تحسين الشفافية في الحوكمة. تبرز المساهمات الحديثة في المقاييس متعددة الأبعاد، مثل تلك التي قدمها كانتيل ولاندي (2024) وحسين وآخرين (2024)، أهمية دمج التقنيات النفسية مع النظرية المالية. تهدف الدراسة الحالية إلى بناء أداة قياس موثوقة وصالحة خصيصًا لمكالمات الأرباح، مع معالجة العلاقة الحرجة ولكن غير المستكشفة بين آليات الحوكمة وتصورات المستثمرين.
النتائج
تكشف نتائج هذه الدراسة عن إطار مُحسن للإفصاح المؤسسي خلال مكالمات الأرباح، حيث يتم تقطير تسعة مفاهيم أولية إلى ثلاثة أبعاد مترابطة: العوامل البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG)، وإفصاح المحللين، والذكاء الاصطناعي (AI). يبرز هذا الاختزال، المدعوم بتحليل العوامل الاستكشافية، أهمية هذه الأبعاد في تشكيل تصورات المستثمرين وثقتهم، خاصة في سياقات التواصل ذات المخاطر العالية. تشير النتائج إلى أنه بينما يظل إفصاح المحللين هو الأهم (متوسط التقييم 7.7)، يُعترف بشكل متزايد بأن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تعزيز الشفافية (متوسط التقييم 6.0)، وتعتبر اعتبارات ESG، على الرغم من أهميتها، أقل تقييمًا (متوسط التقييم 3.7).
تحدد الدراسة أيضًا علاقات معتدلة بين إفصاح المحللين والذكاء الاصطناعي (r = 0.46)، مما يشير إلى علاقة تآزرية حيث تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي أدوار المحللين في تفسير استراتيجيات الشركات. في المقابل، تشير العلاقات الأضعف بين ESG وكلا من الذكاء الاصطناعي (r = 0.26) والإفصاح (r = 0.26) إلى التحديات في دمج عوامل ESG في التواصل المالي السائد. تبرز هذه الرؤى أولويات المستثمرين المتطورة والحاجة إلى مزيد من الاستكشاف حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في تقارير ESG. بشكل عام، تساهم الأبحاث في فهم أعمق لديناميكيات الإفصاح المؤسسي في الأسواق الناشئة، مع اعتبار البرازيل نقطة مرجعية للتطبيق الأوسع.
المناقشة
تؤكد فقرة المناقشة في ورقة البحث على الدور الحاسم لمكالمات الأرباح كأداة تواصل للشركات للإفصاح عن المعلومات المالية والتشغيلية للمستثمرين، مما يسهل اتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة. يبرز المؤلفون أهمية آليات الحوكمة المؤسسية في ضمان الشفافية والدقة في هذه الإفصاحات، والتي تعتبر ضرورية للتخفيف من مشاكل الوكالة بين المساهمين والمديرين. كما توضح الورقة الأسس النظرية التي تدعم الإفصاح المؤسسي، بما في ذلك نظرية أصحاب المصلحة، ونظرية الإشارة، ونظرية الإفصاح، والتي توضح مجتمعة كيف تدير الشركات عدم التماثل في المعلومات وتواصل ممارسات الحوكمة الخاصة بها بشكل فعال.
علاوة على ذلك، يوضح المؤلفون عملية تطوير مقياس منهجي تهدف إلى قياس فعالية مكالمات الأرباح في نقل جودة الحوكمة المؤسسية. تتضمن هذه العملية منهجيات مثبتة للتحقق من صحة البناء وتؤكد على دمج تقنيات إحصائية متقدمة، مثل التحليل الاستكشافي والتوكيدي للعوامل. تشير النتائج إلى أنه على الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه في فهم الإفصاحات المؤسسية، لا يزال هناك فجوة ملحوظة في القياس المباشر لمكالمات الأرباح كأداة لتقييم الحوكمة. تمثل هذه الفجوة فرصة للبحوث المستقبلية لتعزيز الفهم حول كيفية استغلال ممارسات التواصل في مكالمات الأرباح لتقييم الحوكمة المؤسسية وعلاقات المستثمرين بشكل أكثر فعالية.
القيود
تسلط القيود في الدراسة الحالية الضوء على عدة اعتبارات منهجية قد تؤثر على صلاحية وقابلية تعميم المقياس المطور لتقييم الإفصاح المؤسسي خلال مكالمات الأرباح. تشمل القيود الرئيسية غياب التحقق السابق أو اختبار الموثوقية للمقياس الجديد، الذي كان ضروريًا بسبب نقص الأدوات المناسبة الموجودة مسبقًا. تركز الأبحاث جغرافيًا على البرازيل، وهي سوق ناشئة مهمة، مما قد يقيد قابلية تطبيق النتائج على مناطق أخرى، خاصة خارج الأنظمة المالية المماثلة. على الرغم من أن حجم العينة المكونة من 53 مشاركًا يتجاوز الحد الأدنى المطلوب للتحليل الاستكشافي للعوامل (EFA) ويظهر تماسكًا عاليًا، إلا أنه لا يزال صغيرًا نسبيًا، مما قد يؤثر على استقرار هيكل العوامل وقابلية تعميم النتائج.
تشجع الأبحاث المستقبلية على تكرار هذه النتائج مع عينات أكبر عبر أسواق ناشئة متنوعة لتعزيز القوة. بينما تم استخدام EFA لتحديد الأبعاد البارزة للإفصاح المؤسسي، يمكن للدراسات المستقبلية استخدام التحليل التوكيدي للعوامل (CFA) لاختبار صلاحية البناء بشكل صارم ونمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) لاستكشاف العلاقات بين أبعاد التواصل المؤسسي، وإفصاح ESG، وثقة المستثمرين. ستساعد هذه التقنيات الإحصائية المتقدمة في تحقيق تحقق أكثر شمولاً من المقياس وتساهم في تأصيله النظري، بهدف الوصول إلى أداة قابلة للتطبيق على نطاق واسع لتقييم التواصل المؤسسي في السياقات المالية.
DOI: https://doi.org/10.28991/esj-2026-010-01-012
Publication Date: 2026-02-01
Author(s): Rodrigo Dos Reis Maia et al.
Primary Topic: Auditing, Earnings Management, Governance
Overview
The research paper addresses the critical role of corporate disclosure through earnings calls in enhancing financial transparency and stakeholder communication. It identifies a gap in existing methodologies for assessing disclosure quality, which often overlook the governance aspect and focus narrowly on sustainability. To address this, the study develops and validates a comprehensive scale that integrates sustainability and governance perspectives, based on data collected from 74 investors and analysts in Brazil. The exploratory factor analysis reveals a three-dimensional structure comprising Analyst Disclosure, Environmental, Social and Governance (ESG) factors, and Artificial Intelligence (AI). Notably, the findings indicate that AI is increasingly viewed as essential for evaluating disclosure credibility and informing investment decisions.
In conclusion, the study presents a novel scale that captures the evolving dynamics of financial communication in earnings calls, emphasizing the importance of Analyst Disclosure, ESG content, and AI in shaping investor perceptions. The research highlights the complementary roles of AI and human analysts, with investors valuing analysts for their expertise and contextual judgment. This scale not only provides a robust tool for assessing disclosure quality but also offers benchmarks for regulators and investor associations, guiding corporate executives in enhancing investor communication. Ultimately, the study contributes to the development of more transparent and efficient financial markets by linking disclosure practices with technology and governance, paving the way for future research and applications in emerging economies.
Introduction
The introduction of this research paper outlines the critical role of corporate disclosure, particularly through earnings calls, in shaping investor behavior and market dynamics. It reviews key studies that highlight various aspects of earnings calls, including earnings management, the informativeness of financial reports, and the impact of voluntary disclosures. Notably, Graham et al. (2005) emphasize that executives often prioritize short-term earnings to influence share prices, while Healy and Palepu (2001) discuss how the value of regulated financial reports varies across firms and conditions, underscoring the importance of financial analysts in enhancing market efficiency. The section also addresses the benefits of common accounting standards and the significance of non-verbal cues in managerial communication, as explored by Mayew & Venkatachalam (2012).
Furthermore, the introduction highlights the transformative potential of artificial intelligence (AI) and machine learning in analyzing financial communications. Research indicates that these technologies can provide deeper insights into managerial intent and stakeholder reactions, with models like long short-term memory (LSTM) outperforming traditional methods in predicting share-price movements. Despite these advancements, the authors identify a gap in the development of standardized survey instruments to evaluate the effectiveness of earnings disclosures. To address this, the study proposes a novel measurement scale encompassing nine dimensions of earnings calls, aimed at capturing the strategic and regulatory elements influencing stakeholder engagement and market responses. This framework is intended to facilitate future empirical analysis and theoretical advancements in the field of financial communication.
Methods
The methodology section of the research paper outlines the foundational approaches to developing measurement scales in finance, particularly in the context of earnings calls. It emphasizes the intersection of corporate governance and investment behavior, highlighting the absence of psychometric scales specifically designed for earnings calls despite a robust theoretical background. The work of Churchill (1979) and Bagozzi et al. (1991) is cited as pivotal in the iterative refinement of measurement scales, focusing on item reliability, dimensionality, and construct validity. The section also discusses the evolution of governance measurement instruments, referencing Beck et al. (2000) for their macro-level indices and Podsakoff et al. (2003) for addressing common method bias in governance-related scales.
Furthermore, the section explores the role of behavioral finance in understanding investment behavior, noting the development of scales by Grable & Lytton (1999) and Hoffmann & Post (2012) that assess risk tolerance and investor confidence, respectively. These scales are crucial for capturing the nuances of investor behavior and mitigating cognitive biases through improved governance transparency. Recent contributions to multidimensional scales, such as those by Cantele & Landi (2024) and Hossain et al. (2024), underscore the importance of integrating psychometric techniques with financial theory. The present study aims to construct a reliable and valid measurement tool specifically for earnings calls, addressing the critical yet under-explored relationship between governance mechanisms and investor perceptions.
Results
The results of this study reveal a refined framework for corporate disclosure during earnings calls, distilling nine initial constructs into three interrelated dimensions: Environmental, Social and Governance (ESG), Analyst Disclosure, and Artificial Intelligence (AI). This reduction, supported by exploratory factor analysis, highlights the importance of these dimensions in shaping investor perceptions and trust, particularly in high-stakes communication contexts. The findings indicate that while analyst disclosure remains paramount (mean rating of 7.7), AI is increasingly recognized for its potential to enhance transparency (mean rating of 6.0), and ESG considerations, although significant, are rated lower (mean rating of 3.7).
The study also identifies moderate correlations between analyst disclosure and AI (r = 0.46), suggesting a synergistic relationship where AI tools complement analysts’ roles in interpreting corporate strategies. In contrast, weaker correlations between ESG and both AI (r = 0.26) and disclosure (r = 0.26) point to challenges in integrating ESG factors into mainstream financial communication. These insights underscore the evolving priorities of investors and the need for further exploration of how AI can be effectively utilized in ESG reporting. Overall, the research contributes to a deeper understanding of the dynamics of corporate disclosure in emerging markets, with Brazil serving as a reference point for broader applicability.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of earnings calls as a communication tool for companies to disclose financial and operational information to investors, thereby facilitating informed investment decisions. The authors highlight the importance of corporate governance mechanisms in ensuring transparency and accuracy in these disclosures, which are essential for mitigating agency problems between shareholders and managers. The paper also outlines the theoretical foundations underpinning corporate disclosure, including stakeholder theory, signaling theory, and disclosure theory, which collectively elucidate how firms manage information asymmetry and communicate their governance practices effectively.
Furthermore, the authors detail a systematic scale-development process aimed at measuring the effectiveness of earnings calls in conveying corporate governance quality. This process incorporates established methodologies for construct validation and emphasizes the integration of advanced statistical techniques, such as exploratory and confirmatory factor analyses. The findings suggest that while significant progress has been made in understanding corporate disclosures, there remains a notable gap in the direct measurement of earnings calls as a governance assessment tool. This gap presents an opportunity for future research to enhance the understanding of how communication practices in earnings calls can be leveraged to evaluate corporate governance and investor relations more effectively.
Limitations
The limitations of the present study highlight several methodological considerations that may affect the validity and generalizability of the developed scale for evaluating corporate disclosure during earnings calls. Key limitations include the absence of prior validation or reliability testing for the novel scale, which was necessitated by the lack of suitable preexisting instruments. The research is geographically focused on Brazil, a significant emerging market, which may restrict the applicability of findings to other regions, particularly outside similar financial systems. Although the sample size of 53 participants exceeds the minimum threshold for exploratory factor analysis (EFA) and demonstrates high communalities, it remains relatively small, potentially impacting the stability of the factor structure and generalizability of results.
Future research is encouraged to replicate these findings with larger samples across various emerging markets to enhance robustness. While EFA was employed to identify salient dimensions of corporate disclosure, future studies could utilize confirmatory factor analysis (CFA) to rigorously test construct validity and structural equation modeling (SEM) to explore relationships between corporate communication dimensions, ESG disclosure, and investor trust. These advanced statistical techniques would facilitate a more comprehensive validation of the scale and contribute to its theoretical grounding, ultimately aiming for a widely applicable tool for assessing corporate communication in financial contexts.