Communication intensity of CSR practices to stakeholders in the global value chains: A comparative study of labor-intensive textile industries
Notice bibliographique
Résumé
The global value chain (GVC) phenomenon has allowed labor intensive firms to spread their activities across developing and emerging markets with different degrees of institutional voids. The emergence of GVCs has encouraged labor-intensive firms to operate in diverse institutional contexts, heightening the importance of transparent corporate social responsibility (CSR) practices. This paper investigates the intensity and scope of CSR communication among textile companies in two major emerging markets, Pakistan and China, to understand how local institutional environments shape CSR strategies. A content analysis of corporate websites from 14 publicly listed firms (seven from each country) reveals that Pakistani textile companies disclose more CSR information and place greater emphasis on third-party validation of their Chinese counterparts. Conversely, Chinese companies demonstrate a stronger focus on social issues than environmental ones, but communicate such initiatives less thoroughly. These findings suggest that stakeholder pressures, institutional voids, and varying cultural norms can significantly influence both the content and verification of CSR activities. By highlighting how differences in external referents and stakeholder engagement inform CSR communication, this study contributes to the literature on CSR in emerging economies and offers practical implications for managers seeking to bolster global competitiveness. Policymakers and international organizations could further support environment-friendly production ecosystems by promoting standardized CSR reporting frameworks, particularly in labor-intensive sectors exposed to reputational risks and ethical concerns.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».