From Responsibility to Returns: How ESG and CSR Drive Investor Decision Making in the Age of Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the moderating role of corporate social responsibility (CSR) on the relationship between environmental, social, and governance (ESG) dimensions and investor decision-making in Jordan. Data were collected using a structured questionnaire designed for institutional investors and financial analysts, capturing perceptions of ESG, CSR, and investment behavior. A stratified random sample of 350 professionals across the financial, industrial, and service sectors was surveyed. The data were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4. The findings show that environmental and social dimensions have positive effects on investor decisions, with governance dimensions having a negative effect. Notably, CSR has a negative moderating effect on the governance dimensions and investor decision, with no observed statistical moderating effect for environmental or social dimensions. This research unravels the multidimensional role of CSR in building the ESG-investor decision interface and identifies a counterintuitive negative moderating impact of CSR on governance, contributing to the existing literature on sustainability alignment in emerging markets. The results offer practical implications for companies aiming to attract sustainability-oriented investors by indicating the necessity for an integrated and genuine CSR and ESG approach.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».