Investor Perception of ESG Performance: Examining Investment Intentions in the Chinese Stock Market with Social Self-Efficacy Moderation
Notice bibliographique
Résumé
The increasing importance of environmental, social, and governance (ESG) factors has sparked scholarly interest in how company reputation influences stock market investment decisions. Most ESG research has focused on secondary data from public firms, ignoring the potential of surveys as a research tool. Addressing this gap, our study investigates the relationship between retail investors’ perceptions of corporate ESG performance and their investment attitude, as well as the impact on intention, with social self-efficacy serving as a moderator. The theoretical framework of this research was adopted from the theory of planned behavior (TPB) and previous studies that used TPB to measure intention reveal a range of explanations for the connection between the factors influencing intention through attitude. Structural Equation Modeling (SEM) analysis was used in this study, and the new findings show that Chinese investors’ perceptions of corporate ESG performance positively influence their investment attitudes and intentions. Furthermore, social self-efficacy moderates the relationship between the corporate environment and governance performance, attitudes, and intentions. Accordingly, this study identifies the contribution of explaining how investment intentions are related to corporate ESG performance, which has been based on past ESG studies, to lay a platform for sustainable corporate practices in the Chinese stock market.
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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 | 0,000 | 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 ».