Authentic Corporate Social Responsibility Pays: Organizational Practices and Salary Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Corporate social responsibility (CSR) programs can be a source of societal aid (external CSR) or employee benefit (internal CSR). Yet, not all CSR practices are created equally, with many organizations decoupling their formally stated goals from their behavior. Thus, the extent to which organizations truly implement these programs varies, with some acting in line with their socially responsible claims (authentic CSR), while others fail to take concrete action (inauthentic CSR). Drawing from a multi-motive theoretical framework, we propose that these macro-level CSR practices will yield different micro-level results due to the particular needs they each fulfill (or fail to fulfill) for prospective employees; authentic external CSR practices fulfill morality-based needs, authentic internal CSR practices fulfill self-interest-based needs, and inauthentic CSR practices fail to fulfill either of these needs. Furthermore, in contrast to self-interest-based models, we draw from moral psychological theory to predict that authentic external CSR practices will have the strongest impact on employee outcomes because they fulfill morality-based needs, which often supersede self-interest-based needs. To test our theorizing, we explored the impact these different CSR practices have on prospective employees’ required annual salaries, allowing us to monetarily quantify the value of each type of CSR. Across two experiments (Study 1a, 1b) and a field study (Study 2), we find that authentic CSR practices lead to lower required salaries among prospective employees and active job seekers than organizations without CSR practices or with inauthentic CSR practices. Furthermore, we find that authentic external CSR practices lead to the lowest required salaries – an effect mediated by moral-need fulfillment. Our results suggest that when implemented authentically, CSR practices can lead to both positive social change and quantifiable organizational benefits.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».