Social responsibility or smoke screening: evidence from India
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine whether the choice of a firm to spend resources on corporate social responsibility (CSR) activities is associated with its actual social impacts as measured by its energy consumption and the quality of its financial reporting. Based on legitimacy theory, the authors argue firms in India use CSR expenditures as mere smoke screens to build a positive public image. Design/methodology/approach By using energy consumption per unit of sale as a measure of real environmental impact, the authors model firms' CSR investment behavior. Additionally, the authors use earnings management measures to examine whether CSR spenders engage in manipulating reported earnings, a practice socially responsible firms would not engage in. These hypotheses are tested using a panel data set of Indian firms for the period 2012–2014. Findings Consistent with legitimacy theory, the authors show firms that participate in socially undesirable activities such as heavy energy consumption and accounting manipulation are more likely to pursue CSR voluntarily. Additionally, the authors find evidence suggesting firms that voluntarily engage in CSR tend to have lower firm values. Originality/value This study examines the social and environmental concerns of firms that invest in CSR, especially in an emerging market context. The findings help understand the motivation for CSR behavior of corporate firms and may well explain the observed negative relationship between firm value and voluntary CSR spending observed in many emerging market contexts, especially in India.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».