Exploring the Relationship between Corporate Governance, Corporate Social Responsibility and Financial and Non-Financial Reporting: A Study of Large Companies in Greece
Notice bibliographique
Résumé
Academics and professionals alike are highly interested in Corporate Social Responsibility (CSR), Corporate Governance (CG), environmental, social, and governance (ESG) and corporate non-financial reporting (CNFR) and how they can improve a brand’s reputation, financial efficiency, and sustainability within businesses and organisations. The main objective of our study was to examine whether the financial data of large companies can be correlated with the data in their non-financial reports and provide information on the level of corporate governance and corporate responsibility and to examine the correlation between them. For this purpose, we conducted research by examining the 100 largest companies in Greece, over a period of 3 years, collecting both financial and non-financial data from their official reports. Using appropriate quantitative tools such as similarity, classification and econometric methods (stepwise method and panel least-squares method), the correlations between the data for CSR, CG and non-financial actions and key financial performance ratios are evaluated. Our research has revealed a strong link between financial performance and ESG actions of large companies and, in particular, we demonstrated the positive correlation of CSR performance with their total assets and whether they are listed on the stock exchange, and of CG with CSR and EBITDA. This study adds to the existing academic discourse on the relationship between financial and non-financial information of corporations in the areas of Corporate Responsibility and Governance and provides a valuable way to assess the decisions of businesses.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».