ESG Score and Market Value: The Role of the Family Firm Evidence from the Italian Listed Market
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, environmental, social, and governance (ESG) practices and disclosure has become a critical component of corporate finance and accounting. Indeed, increasingly, companies seek to demonstrate their accountability to the environment and society in order to meet the expectations of different stakeholders interested in ESG performance (Garcia-Sanchez & Garcia-Sanchez, 2020). Customers, regulators, employees, suppliers, social and activist groups, media and lenders are all potential stakeholders in sustainability accountability (Arif et al., 2021; Camilleri, 2015; Sajjad et al., 2020). Nevertheless, the shareholders, institutional investors and individuals, looking to invest their money in firms with sustainable finance goals and high levels of ESG performance (Lourenço et al., 2014). Companies are supposed to make and disclose sustainable initiatives in organizational decisions (Garcia-Sanchez et al., 2014) and managers convey the focus of their efforts towards a more sustainable environment and society paying much attention to ESG indicators (Broadstock et al., 2019). This paper investigates the value of ESG score for family firms (FF) and non-family firms (NFF). Stemming from previous studies (Martínez-Ferrero & Frías-Aceituno, 2015), ESG performance in family business context is still unexplored. Indeed, most of the scholars have focused their effort on exploring the adoption of FF’s non-financial disclosure while, to the best of our knowledge, no one has investigated the effect of the type of firm (family or non-family) in the relationship between non-financial performance (ESG) and financial performance. The results of the analyzes demonstrate that there is no significant relationship between non-financial performance (ESG performance) and the value of companies. Indeed, for both the hypotheses there is just a positive but non-significant correlation. This evidence was verified for both FF and NFF panel.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».