Sweeping it under the rug: Positioning and managing pollution‐intensive activities in organizational hierarchies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Many corporate groups have multiple layers with parent companies owning subsidiaries, which own other subsidiaries, and so forth, in a pyramid‐like ownership structure. We argue that corporate groups perform their pollution‐intensive activities at the lower levels of the corporate hierarchy to buffer the parent from pollution‐related regulatory risks. Our analysis of 7400 US‐based business establishments owned by the 67 largest US‐headquartered chemical manufacturing corporate groups supported this argument. We also found that they were even more likely to do so in states with greater environmental stringency, whether it be in the home state of the parent or the host state of the subsidiary. Our research calls into question the effectiveness of environmental regulations if companies have the opportunity to shift polluting activities lower in their corporate hierarchy. Managerial Summary Many commentators assert that firms offshore or outsource pollution‐intensive activities to avoid environmental regulations. In this research, we suggest a third approach in avoiding environmental regulations: locating pollution lower in the hierarchy of multilayered corporate groups, which are companies that own subsidiaries that own other subsidiaries and so on. By analyzing data on the 67 largest US‐headquartered chemical manufacturing corporate groups, we found support for this assertion. We also found that pollution is more likely to be located lower in multilayered corporate groups when they are subject to stringent environmental regulations. The multilayered corporate form allows parent companies to insulate themselves from the regulatory risks of pollution‐intensive activities of their subsidiaries through their limited liability status.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».