Impact of Environmental, Social, and Governance (ESG) and Enterprise Risk Management (ERM) on Business Performance in IDX Energy Listed Company Period ( 2020 -2024)
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of Environmental, Social, and Governance (ESG) practices and Enterprise Risk Management (ERM) implementation on the financial and non-financial performance of energy companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during the 2020–2024 period. Using a quantitative explanatory design and multiple regression analysis, the research explores the relationships between ESG, ERM, and key performance indicators including Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt-to-Equity Ratio (DER), and Price-to-Book Value (PBV). The results indicate that ESG has no significant influence on either financial or non-financial performance, suggesting that sustainability initiatives in the energy sector are still developing. Conversely, ERM demonstrates a significant effect on ROE and DER, highlighting its role in enhancing profitability and investor confidence. However, ERM does not significantly affect ROA or PBV, and no significant relationship is found between ESG and ERM. These findings emphasize the importance of integrating sustainability and risk management strategies to improve financial resilience and long-term firm value. The study provides insights for policymakers, investors, and practitioners in strengthening ESG–ERM alignment within Indonesia’s energy industry
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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 ».