Corporation financialization and its impact on green project investments: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Development Goals (SDGs) 8, 9, 12, 13, and 16 highlight the importance of industrial innovation to align the firms’ financial goals with sustainable green investments. There is a vast literature investigating the trade-off between Corporation Financialization (CF) and green project investments. This study reviews such literature by following a systematic review approach of PRISMA and selected 90 research papers from the Scopus database published during 2011-2025. The findings suggest that CF has a deep impact on firms’ innovation and sustainability behavior, which is largely influenced by governance structures, managerial incentives, and strategic priorities. The literature informs that excessive CF usually discourages investments in innovation and green projects. Firms’ CF activities prioritize shareholder value over green project investments. However, environmental regulations, green finance initiatives, and carbon market mechanisms change the CF behavior of firms in highly polluting industries with strong governance. Policy uncertainty reduces the incentive for green project investments. Moreover, firms’ financial constraints increase CF and reduce investments in green projects. However, digitalization and technological change help to increase green investments. Moreover, state-owned firms are more active in green project investments compared to private firms. In addition, the government's stringent environmental regulations and governance reforms help to mitigate CF’s crowding-out effect on green project investments. The literature provides policy implications to integrate sustainability into core financial strategies by aligning investment decisions with long-term environmental goals, which can be achieved by strengthening governance, adopting green finance frameworks, and influencing firms’ strategic financial management in favor of green projects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».