Corporate governance, social responsibility and capital markets: exploring the institutional investor mental model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to extend our understanding of corporate governance, social issues and capital markets by distinguishing between the socially responsible investing phenomenon and mainstream investing with respect to social issues. It attempts to clarify the domain by casting it in the theoretical frame of prospect theory and mental modeling. With a qualitative study done among large institutional investors in the Canadian securities industry, the article derives a proposed mental model of these institutional investors' cognitive model of social issues as they impact investments. Findings The institutional investors in this study know exactly where value is derived from social investments suggesting that there may be more alignment between directors, investors and societal expectations than has been previously suggested. Research limitations/implications The limited number of organizations in the study reduces the generalizability of the findings. Practical implications Managers and directors must have an understanding of how shareholder value and responsibilities intersect. In our research, we have found that these executives positioned their firms as leaders on the social responsibility front. Interestingly, their major shareholders also understood how responsibility and shareholder value intersected and as a result, financial performance was not sacrificed. Originality/value The findings from this research shed light on previous scholars' questions regarding the alignment of interests between managers, directors and social expectations. The firms analyzed make strategic investments that are considered to meet social expectations but that are also perceived to add value to the organization making the firm more attractive to institutional investors.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».