A Strategic Path for Chinese Enterprises to Achieve High-Quality Development within the ESG Framework Driven by Digital Technology
Notice bibliographique
Résumé
The digital era requires enterprises to pay attention to technological innovation and optimise ESG performance in the development process, so as to achieve high-quality development.Based on this, this paper proposes the hypotheses related to enterprise ESG, technological innovation and enterprise high-quality development.And construct the regression model of enterprise ESG performance and high-quality development.Basic statistics and correlation analysis are used to provide a preliminary description of enterprise ESG performance and high-quality development.Through the total effect test, the role of enterprise ESG performance on high-quality development is clarified.Through the mediation effect test, the role played by technological innovation between corporate ESG and highquality development is clarified, and the proposed hypotheses are verified, and the property rights, geographic and industry differences in the impact of corporate ESG performance on high-quality development are further explored by using robustness test and heterogeneity analysis.Finally, corresponding recommendations are made.Most of the enterprises selected in this paper have low levels of high-quality development, unsatisfactory ESG performance, and large overall gaps in technological innovation.The correlation coefficients of ESG performance (ESG) with corporate highquality development (LnTFP) and technological innovation are 0.402 and 0.335, respectively, and all of them are significantly and positively correlated at the 1 per cent level.Hypotheses H1, H2, and H3 are all valid.ESG performance and technological innovation have more significant effects on the highquality development of state-owned enterprises, eastern regions, and high-pollution enterprises.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».