Navigating Investor-Firm Dynamics: Mutual Dependence and Power Imbalance Fossil Fuel Divestitures
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how mutual dependence and power imbalance between institutional investors and firms influence strategic decisions, focusing on fossil fuel divestitures in the U.S. oil and gas sector. Drawing on resource dependence theory (RDT), we propose that firm- institutional investor dynamics shape the likelihood of two distinct types of divestitures: neutral divestitures, which maintain a steady business scope, and transformative divestitures, which significantly alter the firm’s strategic direction. Our analysis of 197,151 firm-institutional investor-year observations from 240 publicly traded U.S. oil and gas companies (2000–2021) reveals that mutual dependence fosters alignment, encouraging transformative divestitures under long-term institutional investors (LIIs), while power imbalances disrupt this collaboration. In contrast, short-term institutional investors (SIIs) exhibit limited influence on transformative divestitures, highlighting the heterogeneous impact of investor types. By advancing firm-level dyadic measures of mutual dependence and power imbalance, this study extends RDT’s application to investor-firm relationships and demonstrates the strategic relevance of divestitures in managing resource dependencies. These findings contribute to the corporate restructuring literature by framing divestitures as proactive strategies for navigating ESG pressures and external dependencies, offering practical implications for firms and institutional investors navigating sustainability-driven transitions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».