Investigating the Relationship Between ESG Performance and Financial Performance During the COVID-19 Pandemic: Evidence from the Hotel Industry
Notice bibliographique
Résumé
The global economy was profoundly impacted by the emergence of the COVID-19 pandemic, with the hotel industry being among the sectors most severely affected. This study explores the relationship between environmental, social, and governance (ESG) performance and financial performance during the pandemic, focusing on 35 of the world’s largest hotel companies. A structured methodology was employed to assess short-term financial resilience using the shock depth (SD) and recovery rate (RR) indicators and long-term performance through the value-added weekly index (VAWI) and K-ratio. The findings of this study indicated that faster recovery was associated with greater capitalization. Furthermore, analysis of ESG scores indicated a median increase from 2019 to 2022, particularly in the figures of the environmental component. Despite these increases, pre-pandemic ESG scores demonstrated limited influence on short-term financial performance, though a correlation was observed between governance scores (as ESG score subscores) and long-term K-ratios. This finding suggests potential trade-offs between improving financial performance and maintaining governance standards in the sense of ESG scores. This study points to the intricate interplay between ESG and financial metrics during systemic crises, providing valuable insights for risk management and strategic planning in the hospitality business. The implications of these findings extend to the enhancement of resilience and the alignment of ESG strategies with financial sustainability.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».