ESG Policy–Practice Decoupling: A Measurement Framework and Empirical Validation
Notice bibliographique
Résumé
As sustainability becomes more critical to corporate strategy and performance, firms, investors, and researchers must continue to refine methods for measuring and addressing the gap between rhetoric and reality. Closing this gap is crucial to ensuring that externally oriented ESG claims are supported by genuine internal actions that benefit both the firm and society at large. To address this issue, this study introduces a theoretically driven framework to assess the alignment (or lack thereof) between firms’ ESG policies and their actual implementation. By proposing a more granular and objective measure, we address a gap in the existing literature. Additionally, we empirically validate this framework using data from ASSET4, providing insights into the extent and persistence of this phenomenon using a sample of S&P 1500 firms from 2016 to 2022. Our results reveal that misalignment between internal actions and external endorsements in managing environmental and social issues is both significant and persistent across the years analyzed. Over 80% of the sample firms exhibit this misalignment, underscoring its prevalence within the sample. In more recent years, however, firms have shown a clear tendency to prioritize internal actions over initiatives aimed at externally endorsing their efforts. Building on the framework we propose to measure ESG policy–practice decoupling, along with the empirical analysis we conducted, we discuss its broader implications and outline several opportunities for future research.
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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 | 0,004 | 0,141 |
| 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 ».