The Moderating Role of Worldwide Governance Indicators on ESG–Firm Performance Relationship: Evidence from Europe
Notice bibliographique
Résumé
Engaging in Environmental, Social, and Governance (ESG) activities entails costs that influence a firm’s financial and market performance. However, it is expected that the long-term benefits of ESG engagement outweigh these costs, leading to superior performance. Despite extensive research on the ESG–performance relationship, findings remain mixed. This study examines the moderating effect of country governance, measured by the Worldwide Governance Indicators (WGIs), on the relationship between firms’ ESG scores and their financial and market performance in the European context. Using a two-stage least squares (2SLS) regression model and a dataset spanning 12 years (2011–2022) for 2083 listed European firms, we find that WGI significantly moderates the ESG–performance relationship. Our results indicate that ESG engagement alone has a negative impact on financial performance (ROA), suggesting that the costs associated with ESG investments often outweigh their short-term benefits. However, strong governance structures mitigate these costs, transforming ESG investments into value-enhancing activities. Conversely, ESG engagement positively influences market performance (Tobin’s Q), signaling long-term value to investors. Yet, in jurisdictions with strong governance frameworks, this effect diminishes, as ESG compliance becomes a baseline expectation rather than a differentiating factor.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».