Der Einfluss von Corporate Social (and Ecological) Responsibility auf den Unternehmenserfolg
Notice bibliographique
Résumé
Über die Auswirkungen und Effekte der sozialen und ökologischen Verantwortung von Unternehmen gab es lange Zeit widersprüchliche Standpunkte, die sich teilweise bis in die heutige zeit halten. Die Debatte wurde vor allem ab der Mitte des 20. Jahrhunderts sehr kontrovers geführt. Eine Reihe internationaler Studien und Aufsätze haben versucht einen möglichen Zusammenhang zwischen der Wahrnehmung von sozialer und ökologischer Verantwortung und dem Unternehmenserfolg zu belegen bzw. zu widerlegen. Während viele Primärstudien einen positiven bzw. keinen Zusammenhang feststellten, kamen nur sehr wenige zu dem Ergebnis, dass Corporate Social Responsibility (CSR) das finanzielle Ergebnis negativ beeinflusst. Eine von Marc Orlitzky, Frank L. Schmidt und Sara L. Rynes 2003 veröffentlichte und 52 Studien umfassende Meta-Analyse kommt zu folgenden Ergebnissen:\n\n *\n CSP (Corporate Social Performance) korreliert positiv mit der CFP (Corporate Financial Performance),\n * es gibt eine bidirektionale Abhängigkeit zwischen den beiden Dimensionen,\n * Reputation ist ein bedeutender Faktor, der die Beziehung mit beeinflusst,\n * Stakeholder-Mismatching, Stichproben- und Messfehler können einen Großteil der unterschiedlichen Studienergebnisse erklären. \n\nImmer mehr Unternehmen sind der Überzeugung, dass eine alleinige Fokussierung auf die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit nicht zeitgemäß ist. Vielmehr kann durch sozial verantwortliches und ökologisch tragfähiges Handeln ein Mehrwert erzielt werden. Die Nutzendimensionen sind vielfältig und reichen von einem erhöhten Unternehmenswert, einer Steigerung von Glaubwürdigkeit und Image über eine erhöhte Kunden- und Mitarbeiterbindung sowie Abgrenzung von Konkurrenzunternehmen bis hin zu einer erhöhten Investitionssicherheit und Minderung von Risiken.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».