Corporate Social Responsibility as a Driver of Financial Performance: An Exploration of South African Companies
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between corporate social responsibility performance and financial performance among firms listed on the Johannesburg Stock Exchange in South Africa. Utilising a multi-metric approach, the research incorporates corporate social responsibility scores; environmental, social, and governance ratings; and the social pillar score to provide a comprehensive analysis. Data from 104 companies with 624 observations from 2017 to 2022 was analysed. This quantitative study employs a Generalised Least Squares estimation, and the findings reveal a significant positive correlation between corporate social responsibility performance and several key financial metrics, including return on assets, earnings per share, market value added, and Tobin’s Q ratio. The results suggest that companies prioritising corporate social responsibility initiatives are likely to experience improved financial outcomes. Furthermore, the study examines the influence of board characteristics on financial performance, identifying a positive effect of gender diversity and negative impacts from board independence and meeting frequency. Overall, this research contributes to the literature on corporate social responsibility and financial performance by highlighting the importance of corporate social responsibility in driving sustainable business practices and enhancing firm performance within the context of an emerging economy. The findings underscore the need for firms to integrate corporate social responsibility into their strategies to promote long-term success while addressing societal challenges.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».