Effect of Corporate Social Responsibility Disclosure on Financial Performance of Manufacturing Firms Quoted on Nairobi Securities Exchange
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the effects of corporate social responsibility disclosure on the organization’s financial performance. Specifically, the study examined the effect of environmental disclosure, community disclosure, employee disclosure and financial performance of quoted manufacturing companies in Kenya. The study was anchored on stakeholder’s theory, legitimacy theory and stewardship theory. The study employed census research design. The target population was all the manufacturing firms that are listed in the NSE from 2007 to 2017. The researcher identified manufacturing firms because they impact heavily on environment through waste and pollution they discharge and in addition they are capital and labour intensive organizations. This study used secondary data and content analysis of data from the published financial records and analysis of other reports of the companies. Stata version 12 was used to analyze the data using both descriptive and inferential methods. The findings were presented in form of tables and figures. It was expected that the study findings help business owners and managers to make more informed decisions on whether or not to adopt corporate social responsibility disclosure. The study also expected to help investors to understand the relationship between corporate social responsibility and financial performance which will help them design and allocate their portfolio in a manner that maximizes returns by investing in firms and organizations that make decisions based on ethical concerns. Further, the study also expected to enrich the discussion on corporate social responsibility and contribute to the existing literature and theories. The study found positive and non-significant effect of environmental disclosure, community disclosure and financial performance of quoted manufacturing companies in Kenya. Moreover, employee disclosure had inverse and non-significant effect on financial performance of quoted manufacturing companies in Kenya.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».