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Enregistrement W4410384725 · doi:10.1016/j.iref.2025.104180

Mitigating crisis impact: The influence of corporate social responsibility on non-financial firms’ financial performance

2025· article· en· W4410384725 sur OpenAlexaboutno aff
Diana Alhajjeah, Mustafa Besim, Heitham Al-Hajieh

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Economics & Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial crisisBusinessCorporate social responsibilityFinancial systemAccountingEconomicsPublic relationsPolitical scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of corporate social responsibility (CSR) on the financial performance of firms by analyzing how it affects the relationship between capital structure and financial performance during the COVID-19 pandemic. We focus on non-financial publicly listed firms in the USA, UK, Canada, Japan, and Italy from 2018 to 2021. Our findings reveal that during the pandemic short-term debt significantly negatively impacts return on assets (ROA), specifically a decrease of 35%. Additionally, we provide empirical evidence that CSR positively influences financial performance. In particular, the combined CSR scores, as well as environmental and social activities, positively affect ROA, return on equity (ROE), and Tobin’s Q across all analyses. We observe that a high combined score (ESG) mitigates the adverse effects of all types of debt on ROA and ROE. However, the positive impact on Tobin’s Q is more pronounced regarding long-term and total debt by 0.987 % and 0.937%, respectively. Furthermore, our analysis indicates that high environmental, social, and governance activities have a more substantial positive effect on the relationship between total debt and both ROE and Tobin’s Q. Overall, our study suggests that investing in CSR can be a wise strategy for firms, not only helping to alleviate the adverse effects of debt during market downturns but also switch the adverse effect to positive which ultimately enhancing financial performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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