Capital Structure and Its Determinants—A Comparison of European Top-Rated CSR and Other Companies
Notice bibliographique
Résumé
Corporate social responsibility (CSR), ethics, and sustainability have become an inseparable part of the discourse of modern business. Applying linear regression and comparison of intervals of beta-coefficients, we focused on the mediating role of CSR in the relations between capital structure and its determinants. Examining the sample of European large caps, we observed that CSR companies are significantly more leveraged than non-CSR ones. The influence of the corporate income tax rate and depreciation and amortization on leverage does not differ significantly between CSR and non-CSR companies. Moreover, tax shields seem to be insignificant for both CSR and non-CSR companies. However, we should stress that, for depreciation and amortization, the beta coefficient has a different significance in the model of CSR companies, compared to the model of non-CSR companies. Also, the difference between the models regarding the relations of leverage and asset tangibility is worth noting. Non-CSR companies with a higher proportion of fixed assets have lower leverage. This result was not confirmed for CSR companies. The hypothesis that CSR replaces the role of collateral cannot be confirmed. Available cash influences leverage negatively in both models, supporting the pecking-order theory. This result is much stronger for non-CSR companies compared to CSR ones. This study found fewer statistically significant differences between CSR and non-CSR companies regarding capital structure determinants than were expected.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».