The Impact of Political Connections on Corporate Green Innovation: The Mediating Effect of Corporate Social Responsibility and the Moderating Effect of Environmental Public Opinion
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is the lifeblood of the national economy; thereby, to some extent, the green transformation of the construction industry is representative of the industrialization levels of modern construction, especially in China. Based on the panel data of A-share listed companies in China’s construction industry from 2014 to 2019, this work studies the influence mechanism of political connection on corporate green innovation by establishing a multiple regression model, analyzes the realization path of corporate social responsibility as an mediating variable on the impact of political connections on corporate green innovation, and reveals the role boundary of environmental public opinion as a moderating variable on the impact of political connections on corporate green innovation. The results show that political connection has a significant positive impact on corporate green innovation, and this impact exists in both state-owned and non-state-owned enterprises, as well as in the eastern region and the central and western regions of China. Moreover, corporate social responsibility plays a partial mediating role in the relationship between political connection and corporate green innovation, and serves as an effective value transfer intermediary, a benefit balance mechanism, and a risk avoidance method. Political connections urge enterprises to be more socially responsible, thus affecting green innovation. Additionally, environmental public opinion strengthens the positive impact of political connections on corporate green innovation, especially in non-state-owned enterprises and in the eastern regions with a higher degree of marketization. The research conclusions provide a new theoretical reference for promoting the transformation of green innovation and achieving high-quality development in the construction industry.
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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 | 0,024 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».