Employee Engagement and Green Finance: An Analysis of Indonesian Banking Sustainability Reports
Notice bibliographique
Résumé
Green finance has emerged as a critical driver of sustainable development for the banking industry. Engaging employees is essential for the successful implementation of green finance initiatives. This study aims to examine the employee engagement strategies of leading Indonesian banks and compare them with non-banking financial institutions. By analyzing sustainability reports and ESG risk ratings, this study identifies key employee engagement practices in the green finance context, compares them with those of non-banking institutions, and explores the link between green finance, employee engagement, and ESG risk ratings. Drawing on stakeholder theory and an ethical sustainability governance framework, this content analysis study reveals that Indonesian banks primarily focus on training, labor rights, and diversity as key employee engagement practices. While these practices are consistent across materiality, strategy, and performance, they may not fully capture the nuances of employee engagement in the context of green finance. When compared to non-banking institutions, Indonesian banks exhibit a stronger focus on all employee engagement parameters. However, a potential link between green finance, employee engagement, and ESG risk ratings is not evident. The current ESG rating methodologies may prioritize the quantity and quality of sustainability reporting over the actual implementation of impactful sustainable practices, particularly in employee engagement practices and green finance.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».