The Contingent Financial Impact of Company Philanthropy under High Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Studies routinely show that companies benefit from engaging in philanthropy and these benefits are enhanced when actions are perceived as generous and sincere. However, firms are increasingly being asked to respond to urgent and unpredictable issues, like pandemics and natural disasters, which lack clear stakeholder expectations for what constitutes an appropriate response. In the face of this uncertainty, we argue that the material features of the philanthropic action are not useful for assessing a company’s response, and audiences will rely on cues, heuristics unrelated to the donation. Based on an analysis of corporate responses to every epidemic, disaster, and terrorist attack worldwide from 2007-2019, we find that the financial outcomes of disaster philanthropy strongly reflect the reputation of the first firm to donate. Well-regarded first donors benefit from philanthropy, regardless of how much they donate, while ill-regarded first donors are punished. These judgments then transfer to followers that match these donations. Regardless of their own reputations, firms that match well-regarded first donors benefit from philanthropy, while firms that match ill-regarded first donors are punished. Our findings have implications for research on corporate philanthropy in uncertain contexts and offer managers practical advice for how the firm can benefit from its giving.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».