The Role of Internal Control in Firms’ Coping with the Impact of the COVID-19 Pandemic: Evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
Internal control plays a role in risk prevention for firms when dealing with serious emergencies, which ensures the sustainable development of firms during a crisis. Based on the rapid outbreak of COVID-19 in China, this paper empirically tests whether internal control alleviates the negative impact of the pandemic on firm performance. Using a sample of Chinese listed firms from the first quarter of 2019 to the third quarter of 2020 and employing the difference-in-difference (DID) method, we find that the firms with a higher quality of internal control achieve better financial performance during the pandemic period; the more serious the pandemic is, the more obvious effect internal control plays. Furthermore, we consider the industry heterogeneity and firm heterogeneity of the risk resistance effect of internal control. In the manufacturing industry, which is a “disaster zone” of the pandemic, and the non-high-tech industry with a low degree of digitization, internal control can play a more important role in firms’ performance. Moreover, for state-owned enterprises, and firms with strong financing constraints, the role of internal control is more prominent. The above results provide empirical evidence for the risk prevention function of internal control and shed new light on the measures for firms to resist emergencies in the future.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».