Social Activism and Corporate Nonmarket Performance: Evidence from Nuclear Power Generation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we theorize about nonmarket performance outcomes in contentious environments, i.e. in settings that are characterized by stakeholder disapproval targeting the firm and by social movement mobilization against its activities. More specifically, we posit that firms that are targeted by protests due to their involvement in stigmatized activities should experience worse nonmarket performance outcomes. This is because politicians–and by extension, regulators–depend on public consensus to stay in office, and as such they are especially sensitive to mobilization; for this reason, we argue that they will be less likely to behave favorably towards firms that are overtly opposed by activists in public arenas. We find support for this idea through a study of electric utilities that were involved in nuclear power generation in the United States between 1970 and 1995, using the approval of increased rates of return (ROR) by public utilities’ commissions (PUC) as a dependent variable. We also find this effect to be especially strong: 1) when there is ideological alignment between activists and regulatory bodies or between activists and the state’s legislative and executive bodies; 2) when the extent of involvement of the firm in controversial activities is greater; 3) when protests targeting the firm’s activities are better organized. We discuss the contributions of our results to the literature on nonmarket strategy and elaborate on their implications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».