The Nexus between Green Banking Initiatives and Environmental Performance: Examining the Moderating Effect of Environmental Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationships among green banking initiatives, green innovation, environmental risk management, and environmental performance in the Vietnamese banking industry. The research model is developed based on the existing literature and tested using structural equation modeling (SEM) on a sample of 459 mid-level managers from 36 banks in Vietnam. The findings reveal that green lending, green investment, and green internal operations have significant positive effects on green innovation, which in turn has a significant positive effect on environmental performance. Moreover, environmental risk management positively moderates the effects of green banking initiatives on green innovation, as well as the effect of green innovation on environmental performance. The robustness tests, including alternative model specification, subgroup comparisons, control variable analyses, and triangulation with secondary data and literature, provide consistent and complementary evidence for the hypothesized relationships. The study makes several important contributions to the literature on green banking, sustainability, and innovation in Vietnam. It develops and tests a comprehensive theoretical model, uses a large sample of mid-level managers from multiple banks, employs rigorous statistical methods and robustness tests, and highlights the critical role of environmental risk management in the effective implementation of green banking and innovation strategies. The findings offer valuable insights and practical implications for bank managers, regulators, and policymakers in Vietnam, as the country strives to promote sustainable finance and address pressing environmental challenges.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».