Mitigating crisis impact: The influence of corporate social responsibility on non-financial firms’ financial performance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».