Working Capital Management and Profitability in India’s Cement Sector: Evidence and Sustainability Implications
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of working capital management (WCM) on profitability in the Indian cement industry, an energy-intensive sector central to the country’s infrastructure growth. Using a balanced panel of listed firms over 2010–2024, we employ pooled OLS, two-way fixed effects, quantile regressions, and dynamic system GMM to address heterogeneity and endogeneity concerns. The results demonstrate that reductions in the cash conversion cycle (CCC), accelerated receivables collection, leaner inventories, and prudent use of payables significantly improve profitability. Quantile regressions reveal that highly profitable firms capture larger absolute gains from CCC reductions, while size-split analysis indicates that smaller and liquidity-constrained firms achieve proportionally greater marginal relief. These findings represent complementary perspectives rather than unified statistical relationship, a limitation we acknowledge. Dynamic estimates confirm the robustness of results after accounting for persistence and reverse causality. Beyond firm-level outcomes, the study contributes conceptually by linking WCM efficiency to sustainability financing: liquidity released from shorter operating cycles can be redeployed into green and energy-efficient investments, offering a potential channel for ESG alignment in carbon-intensive industries. Policy implications highlight the role of digital reforms such as TReDS and e-invoicing in strengthening liquidity efficiency, particularly for mid-sized firms. The findings extend the international WCM profitability literature, provide sector-specific evidence for India, and suggest new avenues for integrating financial and sustainability strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».