Sustainability in Private Capital Investing: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The private capital asset class has grown to over $10 trillion in assets under management and has significant potential to contribute to environmental, social, and governance (ESG) goals. However, there is a dearth of academic research about ESG with regards to private capital investing. This literature review adopted a mixed-methods approach, combining a quantitative (bibliometric) analysis with a qualitative review of the articles. It was found that less than 1% of the literature, written in English, between 1960-2020 on private equity and venture capital addresses topics related to sustainability. It was also observed that the 46 papers which address sustainability topics can be categorized into 13 themes, including certifications and standards, impact investing, and corporate social responsibility. Investment in private securities grew at twice the rate as public securities during the end of this time-period and interest in sustainability integration in private capital investing is growing. Incentives for private equity and venture firms to engage with sustainable investments are being driven by institutional investors, such as pension funds and insurance companies. The focus of sustainability research has typically been on public markets, hindering the potential of private capital investment to influence sustainable policy and practices. The objective of this paper is to provide evidence of the dearth of academic literature on the topic of private capital markets and sustainable investment, while identifying current themes in the existing literature so that future work may address gaps in research.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».