ESG Disclosure and Employee Turnover. New Evidence from Listed European Companies
Notice bibliographique
Résumé
We explored how company transparency, as measured by ESG (Environmental, Social and Governance) disclosure, affected the employee turnover of 212 multinational corporations that were listed in the European capital market during the 2010-2017 period. We also examined the role of the business environment by looking at the company’s ESG reporting system and its economic sector. To analyze how ESG disclosure affected employee turnover at any point of its conditional distribution, we used a panel data quantile regression model. ESG disclosure was found to be negatively associated with employee turnover. Employee turnover, as well as the extent to which it is affected by ESG disclosure, was found to depend strongly on the conditional distribution of the turnover rate, the sector and whether ESG disclosure is mandatory or voluntary. Our findings were confirmed by a robustness check analysis. In conclusion, the relationship between company transparency and employee turnover depends strongly on the institutional context and, especially, on disclosure regulation. The more a company is scrutinized, the more it will try to be socially responsible to maintain and/or improve its reputation and thus reassure and satisfy its stakeholders. Abstract We sought to analyze the relationship between ESG (Environmental, Social and Governance) disclosure and employee turnover. We also examined how this relationship is affected by regulation of ESG reporting and by sector characteristics. A panel data quantile regression model was applied to data from 212 multinational corporations that were listed in the European capital market during the 2010-2017 period. ESG disclosure was found to be negatively associated with employee turnover. Employee turnover, as well as the extent to which it is affected by ESG disclosure, was found to depend strongly on the conditional distribution of the turnover rate, the economic sector, and whether ESG disclosure is mandatory or voluntary. A robustness check clearly confirmed our findings.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».