CSR types and the moderating role of corporate competence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the impact of different types of corporate social responsibility (CSR; i.e. value-creating CSR, promotional CSR and philanthropic CSR) on consumer responses and the moderating role of corporate competence. Design/methodology/approach The authors tested the hypotheses by using two empirical studies – a survey and an experimental study. The evidence is generated based on generalized linear model repeated-measures ANOVAs for the survey study and two-way factorial ANOVAs for the experimental study. Findings The findings show that in general, consumers respond to value-creating CSR more favorably than to philanthropic CSR or promotional CSR. In addition, corporate competence moderates consumers’ responses to different types of CSR in such a way that promotional CSR is more likely to have the desired effects when carried out by low-competency rather than by high-competency firms, whereas value-creating CSR is more effective for high-competency firms than for low-competency ones. Philanthropic CSR works equally in both types of firms. Research limitations/implications This research answers a long-term call to study the differential consumer effects of various CSR types. It also identifies perceived corporate competence, an important consumer-based corporate factor, as a potential moderator of consumers’ response to CSR types. Practical implications Armed with the findings, companies can choose CSR practices that fit with their company characteristics. This research offers important and specific managerial implications to firms with different company profiles on their CSR choices. Originality/value Given that today’s managers are faced with the challenge of selecting desirable CSR activities from a group of options, the authors answered the call by studying the differential effects of a wide array of CSR choices and provide important practical guidance to managers. For the first time in the literature, the study also investigates the potential interactive effects between specific CSR types and corporate competence on consumer reactions. This inquiry bears significant relevance to the ongoing discussions concerning whether and how company characteristics generate influences on the outcomes of CSR strategies.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».