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Enregistrement W4408310154 · doi:10.1111/jifm.12239

How Does Corporate Social Responsibility Shield Firms From the Adverse Effects of the COVID‐19 Pandemic? the Role of Financial Flexibility

2025· article· en· W4408310154 sur OpenAlexaff
Walid Ben‐Amar, Ziyu Kong, Isabelle Martínez

Notice bibliographique

RevueJournal of International Financial Management and Accounting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Flexibility (engineering)BusinessPandemic2019-20 coronavirus outbreakCorporate social responsibilitySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)FinanceAccountingPublic relationsEconomicsVirologyPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examines whether financially endorsed corporate social responsibility (CSR) commitments improved the stock market performance of China's listed firms during the COVID‐19 pandemic. We find that CSR itself did not lead to higher stock returns during the crisis period of the pandemic, suggesting that the moral (social) capital from CSR could not solely provide an “insurance‐like” buffer against the shock. In contrast, our results show that CSR commitments generate higher stock returns when firms are more financially flexible, implying that financial flexibility endorses implicit CSR commitments to stakeholders during a crisis. Our results are robust to a difference‐in‐differences specification, alternative CSR measures and the inclusion of additional controls.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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