It is hard to establish whether a company supports internal sustainability efforts (ISEs) like gender equality, diversity, and general staff welfare, not least because of lack of methodologies operationalizing these internal sustainability practices, and of data honestly documenting such efforts. We developed and validated a six-dimension framework reflecting Internal Sustainability Efforts (ISEs), gathered more than 350K employee reviews of 104 major companies across the whole US for the (2008-2020) years, and developed a deep-learning framework scoring these reviews in terms of the six ISEs. Commitment to ISEs manifested itself at micro-level -- companies scoring high in ISEs enjoyed high stock growth. This new conceptualization of ISEs offers both theoretical implications for the literature in corporate sustainability, and practical implications for companies and policymakers. To further explore these implications, researchers need to add potentially missing ISEs, to do so for more companies, and establish the causal relationship between company success and ISEs.


翻译:衡量一家公司是否支持内部可持续发展努力(如性别平等、多元化和员工整体福利)十分困难,这主要是因为缺乏将此类内部可持续发展实践操作化的方法,也缺少真实记录这些努力的数据。我们构建并验证了一个包含六个维度的内部可持续发展努力(ISE)框架,收集了2008-2020年间全美104家主要公司超过35万条员工评论,并开发了一个深度学习框架,从这六个维度对这些评论进行评分。对内部可持续发展努力的承诺在微观层面体现出来——在ISE方面评分高的公司享有高股价增长。这种对ISE的新概念化既为企业可持续发展领域的文献提供了理论启示,也为公司和政策制定者提供了实践指导。为深入探索这些启示,研究者需要补充可能缺失的ISE维度,对更多公司开展此类研究,并建立公司成功与ISE之间的因果关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

《军事行动自动化》【译文】2022最新报告
专知会员服务
170+阅读 · 2022年11月12日
756页美国国家安全AI战略报告
专知会员服务
184+阅读 · 2021年3月25日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
流程/过程挖掘(Process Mining)最新综述
PaperWeekly
23+阅读 · 2022年9月19日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
52+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
1+阅读 · 今天12:25
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天12:08
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
相关资讯
流程/过程挖掘(Process Mining)最新综述
PaperWeekly
23+阅读 · 2022年9月19日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员