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Enregistrement W2766517473 · doi:10.5465/ambpp.2017.11708abstract

The Determinants of MNEs’ Environmental R&D and the Role of Stakeholder Pressure

2017· article· en· W2766517473 sur OpenAlexaff
Hyoju Jeong, Jon Jungbien Moon, Jiyoung Shin

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationGreenhouse gasBusinessDiversification (marketing strategy)StakeholderEnvironmental regulationEmissions tradingFunction (biology)Natural resource economicsIndustrial organizationEconomicsFinanceMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates factors affecting multinational enterprise (MNE)’s environmental research and development (R&D), and observes how stakeholder pressure moderates these relationships. After analyzing 1,674 firms for the 2004–2012 periods using the ASSET4 database, we find that firms with poor reputations in environmental management and those with long-term oriented compensation policy tend to have higher levels of environmental R&D. Moreover, the findings were consistent with previous studies that found an important regulatory role in environmental R&D; firms in the biggest greenhouse gas (GHG) emitting industries are likely to engage in environmental R&D when they participate in emissions trading. However, unlike previous studies conducted in single-country settings, this study suggests that in an international setting, sub-global regulations may not function as intended. MNEs with a high level of geographic diversification seem less likely to have higher levels of environmental R&D when they participate in emissions trading, suggesting the limited effectiveness of current emissions trading system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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