Reconsidering the impact of environmental, social and governance practices on firm profitability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper investigates the relationship between commitment to ESG practices and firm performance using a synthetic index based on ESG disclosure and ESG performance scores. Design/methodology/approach Using the Mazziotta-Pareto aggregation method, we develop a novel synthetic index of ESG engagement based on ESG rating and disclosure. This index is employed in a dynamic panel regression, implemented using the Arellano-Bond estimator, to explain profitability in a sample of 146 listed Canadian firms over the period spanning from 2014 to 2021. Findings ESG practices may either foster or hinder firm performance. In particular, a synergy emerges between the social and environmental dimensions of ESG practices, shedding light on the relevance of high standards in terms of environmental and social activities. Practical implications The study emphasizes the significance of acknowledging the various facets of ESG engagement and the necessity of transcending the current constraints of accessible ESG data and ratings. Synthetic indices combining different types of ESG information may contribute to mitigating the problems created by strategic disclosure on the part of firms, which typically results in undesirable practices such as greenwashing and social washing. Originality/value This is the first study that applies the Mazziotta-Pareto method to develop a synthetic index of ESG engagement, tackling each pillar separately. Moreover, when investigating the effect of ESG engagement on profitability, we allow for cross-pillar synergies and/or trade-offs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».