Drivers and Outcomes of Green Acquisitions
Notice bibliographique
Résumé
Reporting on the growing number of green initiatives across various industries in media is at odds with only sporadic academic research on green acquisition strategy in the marketing discipline. This presents a unique opportunity for me to identify and empirically examine different factors that can impact a firm’s value when adopting the green acquisition strategy and explore drivers of adopting green strategies, namely, green acquisition and green innovation. In this thesis, I explore these questions through two studies. In the first study, I analyze 182 green acquisition announcements using the event study method to see how the stock market reacts. The study reveals that the stock market responds positively to announcements of green acquisitions. Additionally, acquirers with stronger marketing capability but limited innovation capability experience better stock performance. However, the stock market return−green acquisition relationship, influenced by the two capabilities mentioned above, is moderated by industry environmental sensitivity. The results enhance our understanding of how marketing and innovation capabilities impact investor behavior in the context of green acquisitions. These findings broaden our existing knowledge of the marketing−finance interface, green marketing, and corporate sustainability. The second study examines external and internal drivers of corporate green strategies (i.e., green innovation and green acquisition). Using a sample of 1565 firm-year observations from the food and beverage industries, I show that firms under greater media attention are more likely to adopt both green acquisition and green innovation strategies. However, with the presence of the top management team’s commitment toward sustainability, media attention’s positive effects on firms’ likelihood of adopting green acquisition will be weakened. Moreover, firms with top management teams committed to sustainability are more likely to engage in green innovations under higher environmental regulation stringency. This study fills the gap in the green marketing literature by providing insights into why and how firms react to social and environmental challenges proactively. Notably, my findings show when and why firms adopt green acquisition or green innovation strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».