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Enregistrement W4403945347 · doi:10.1016/j.jbvi.2024.e00498

Entrepreneurial finance and sustainability: Do institutional investors impact the ESG performance of SMEs?

2024· article· en· W4403945347 sur OpenAlexaff
Wolfgang Drobetz, Sadok El Ghoul, Omrane Guedhami, Jan P. Hackmann, Paul P. Momtaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Venturing Insights · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSustainabilityEntrepreneurshipEntrepreneurial financeFinanceFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Institutional investors improve the environmental, social, and governance (ESG) performance of small- and medium-sized enterprises (SMEs). Our difference-in-differences framework shows that the backing from private equity and venture capital funds leads to an increase in SMEs’ externally validated ESG scores compared to their matched non-investor-backed peers. Consistent with “ESG-as-insurance” theory, the ESG performance of SMEs with a higher probability of failure is more likely to benefit from the backing of institutional investors. This positive effect is heterogeneous; while SMEs with high ex-ante ESG performance further improve their ESG performance following institutional investor backing, SMEs with low ex-ante ESG performance are unlikely to implement any improvements. Entrepreneurial finance seems to help sustainable entrepreneurs transform into “sustainability champions,” while neglecting the betterment of non-sustainable SMEs. • We employ a difference-in-differences framework to identify the causal effect of institutional investors on portfolio firms' ESG performance. • Venture capital and private equity funds improve small and medium-sized enterprises' (SMEs)’ ESG performance, consistent with delegated philanthropy theory. • Institutional investors improve ESG performance more in SMEs with a higher risk of failure, consistent with sustainability-as-insurance theory. • The positive effect of institutional investor backing on ESG performance is mainly driven by SMEs with pronounced pre-backing ESG orientation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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