Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper analyzes the connection between the sustainability performance of Chinese banks and their financial indicators to explore whether sustainability regulations can be implemented without decreasing the financial performance of the banking sector. Design/methodology/approach The study examined reports and websites of Chinese banks, categorized different corporate sustainability aspects and conducted panel regression and Granger causality to analyze cause and effect variables. Findings The environmental and social performance of Chinese banks increased significantly between 2009 and 2013. Furthermore, a bi-directional causality between financial performance and sustainability performance of Chinese banks has been found. Based on institutional theory, this interaction may be influenced by the Chinese Green Credit Policy. Research limitations/implications The findings suggest that corporate sustainability performance and financial performance are not a trade-off but correlate positively. Further research is needed to analyze the effect of financial regulations, such as the Chinese Green Credit Policy. Practical implications According to the good management theory by Waddock and Graves (1997) that claims a positive impact of corporate social performance on financial performance, Chinese banks can invest in corporate sustainability to increase their financial success and re-invest parts of the additional returns – also called slack resources – in sustainability activities. Social implications Chinese banks are able to influence the economy to become greener and less polluting without sacrificing financial returns. Originality/value This is the first study to explore the sustainability performance of Chinese banks, including their products and services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».