Among the studies using KLD data, t

Among the studies using KLD data, there is inconsistency in how indices of these data are formed. Some researchers use weighting schemes based on the opinion of individuals or groups gathered through surveys, such as Waddock and Graves (1997).6 Notwithstanding the advances of these researchers, such weighted indices have been criticized in the literature. For example, Mitchell et al. (1997) affirm that no universal ranking of CSR issues and their respective stakeholder groups exists. Similarly, Kennelly (2000) argues that such weighting schemes are suspect because the response rate for the associated surveys is low, the sample size is small, and because there is little support for the assumption that the groups used to derive the weights are true experts in CSR. Hence, Kennelly supports the use of equal weights for the CSR indicators in the KLD database. Others have followed suit. For example, Graves and Waddock (2000) use a simple average to devise an aggregate CSR measure from KLD data, and Hillman and Keim (2001) use a simple sum of the values across KLD categories.
Lastly, part of the evolution of CSR research has been defined by empirical testing of appropriate control variables when estimating the relationship between CSP and CFP. Without the inclusion of variables that may influence a firm’s financial performance, estimated parameters on CSP will necessarily be biased. Moreover, most papers assume that these control variables are linearly related to CFP without empirical testing of alternatives.
According to the review conducted by Margolis and Walsh (2001), the most commonly used controls are firm size, market risk, and industry effects. Not all studies include all three, however, nor do all studies specify other control variables believed to be necessary for achieving valid results. McWilliams and Siegel (2000), for example, assert that models omitting a firm’s investment in R & D and advertising are misspecified. R & D spending is expected to positively influence a firm’s productivity and, therefore, its economic performance in the long run. Similarly, advertising is hypothesized to serve as a proxy for product differentiation and entry barriers, which in turn means that advertising spending could have a positive effect on profitability. Hence, if R & D investment or

4 Margolis and Walsh (2001) offer more examples and greater detail.
5 Examples include Waddock and Graves (1997), McWilliams and Siegel (2000), and Hillman and Keim (2001).
6 The weighting scheme used by Waddock and Graves (1997) was based upon Ruf et al. (1993) and reported in Graves and Waddock (1994).


advertising spending is omitted from a specification, its positive influence may be captured incorrectly in the parameter on CSP. Despite these arguments, some recent research studies omit one or both of these variables, including Waddock and Graves (1997), Ruf et al. (2001), Hillman and Keim (2001), and Salama (2005).
Overall, the litany of studies examining the CSP–CFP relationship speaks to the importance of this relationship, its inherent complexity, and the need to better understand it and its implications. To date, there are certain common empirical results that help chart the course for future research. However, there also are inconsistencies that need to be addressed. Some of these are due to outmoded or limited data sources. Others stem from such factors as CSP variable definition, theoretical model specification, and empirical approach. Taken together, there is an obvious need to retest what seems to be an evolving consensus about the CSP–CFP relationship, using current data sources along with a model specification that responds to the stream of empirical findings to date. Using such a model as a basis allows for an empirical reexamination of the CSP–CFP relationship, controlling for all critical variables identified in the literature, and an empirical test of two distinct approaches to measuring CSP.

Kết quả (Việt) 1:

Trong số các nghiên cứu sử dụng dữ liệu KLD, không có mâu thuẫn trong làm thế nào các chỉ số của những dữ liệu này được hình thành. Một số nhà nghiên cứu sử dụng hệ số dựa trên ý kiến của cá nhân hoặc nhóm tập hợp thông qua cuộc điều tra, chẳng hạn như Waddock và Graves (1997).6 Tuy nhiên sự tiến bộ của các nhà nghiên cứu, như vậy chỉ số trọng đã bị chỉ trích trong văn học. Ví dụ, affirm Mitchell et al. (1997) không có thứ hạng phổ quát của CSR các vấn đề và các nhóm bên liên quan tương ứng của họ tồn tại. Tương tự, Kennelly (2000) lập luận rằng các chương trình trọng là nghi ngờ bởi vì tỷ lệ phản hồi cho các cuộc điều tra liên quan là thấp, kích thước mẫu là nhỏ, và bởi vì có ít hỗ trợ cho giả định rằng các nhóm dùng để rút ra các trọng lượng là các chuyên gia thực sự trong CSR. Do đó, Kennelly hỗ trợ việc sử dụng trọng lượng tương đương cho CSR các chỉ số trong cơ sở dữ liệu KLD. Những người khác đã theo phù hợp. Ví dụ, ngôi mộ và Waddock (2000) sử dụng một là đơn giản để đưa ra một biện pháp CSR tổng hợp từ KLD dữ liệu, và Hillman và Keim (2001) sử dụng một số tiền đơn giản của các giá trị trên KLD thể loại.Cuối cùng, một phần của sự tiến hóa của CSR nghiên cứu đã là defined bằng cách kiểm tra thực nghiệm điều khiển thích hợp biến khi ước tính mối quan hệ giữa CSP và CFP. Mà không có sự bao gồm của các biến mà có thể influence một firm chính hiệu suất, ước tính tham số trên CSP nhất thiết sẽ được thiên vị. Hơn nữa, hầu hết giấy tờ giả định rằng các biến điều khiển tuyến tính có liên quan đến CFP mà không kiểm tra thực nghiệm của lựa chọn thay thế.Theo đánh giá thực hiện bởi Margolis và Walsh (2001), các điều khiển được sử dụng phổ biến nhất là firm kích thước, rủi ro thị trường, và các ngành công nghiệp hiệu ứng. Không phải tất cả nghiên cứu bao gồm cả ba, Tuy nhiên, cũng không có phải tất cả nghiên cứu xác định biến điều khiển khác cho là cần thiết để đạt được kết quả hợp lệ. McWilliams và Siegel (2000), ví dụ, khẳng định rằng bỏ qua một firm đầu tư vào R & D và quảng cáo các mô hình là misspecified. Chi tiêu R & D dự kiến sẽ tích cực influence firm một năng suất và, do đó, hiệu quả kinh tế của nó trong thời gian dài. Tương tự như vậy, quảng cáo được đưa ra giả thuyết để phục vụ như là một proxy cho sự khác biệt sản phẩm và rào cản mục, mà lần lượt có nghĩa là rằng quảng cáo chi tiêu có thể có một tác động tích cực trên profitability. Do đó, nếu R & D đầu tư hoặc4 Margolis và Walsh (2001) cung cấp thêm các ví dụ và chi tiết hơn.5 ví dụ bao gồm Waddock và Graves (1997), McWilliams và Siegel (2000), và Hillman và Keim (2001).6 các đề án nặng được sử dụng bởi Waddock và Graves (1997) là dựa trên Ruf et al. (1993) và báo cáo trong ngôi mộ và Waddock (1994). quảng cáo chi tiêu bỏ qua từ một sinh, influence tích cực của nó có thể được chụp không chính xác trong các thông số trên CSP. Mặc dù các đối số, một số nghiên cứu nghiên cứu tại bỏ qua một hoặc cả hai của các biến, bao gồm cả Waddock và Graves (1997), Ruf et al. (2001), Hillman và Keim (2001), và Salama (2005).Nhìn chung, kinh cầu nghiên cứu cách kiểm tra các mối quan hệ CSP-CFP nói đến tầm quan trọng của mối quan hệ này, phức tạp vốn có của nó, và sự cần thiết để hiểu rõ hơn về nó và ý nghĩa của nó. Đến nay, có là một số kết quả thực nghiệm phổ biến giúp bảng xếp hạng các khóa học cho các nghiên cứu trong tương lai. Tuy nhiên, có cũng là mâu thuẫn mà cần phải được giải quyết. Một số người trong số này là do nguồn dữ liệu outmoded hoặc hạn chế. Những người khác xuất phát từ các yếu tố như biến definition CSP, mô hình lý thuyết sinh, và cách tiếp cận thực nghiệm. Lấy nhau, có là một nhu cầu rõ ràng để thi lại những gì có vẻ là một sự đồng thuận phát triển về quan hệ CSP-CFP, sử dụng nguồn dữ liệu hiện tại cùng với một mô hình sinh phản ứng với các dòng thực nghiệm findings đến nay. Sử dụng như một mô hình làm cơ sở cho phép cho một nghiên cứu lại thực nghiệm của mối quan hệ CSP-CFP, kiểm soát cho tất cả các biến quan trọng identified trong các tài liệu, và một bài kiểm tra thực nghiệm của hai phương pháp tiếp cận khác nhau để đo CSP.

Kết quả (Việt) 2:

Trong số các nghiên cứu sử dụng dữ liệu KLD, có sự không thống nhất trong cách chỉ số của những dữ liệu được hình thành. Một số nhà nghiên cứu sử dụng các chương trình dồn trọng lượng dựa vào ý kiến của các cá nhân hoặc các nhóm thu thập thông qua các cuộc điều tra, chẳng hạn như Waddock và Graves (1997) .6 Mặc dù có những tiến bộ của các nhà nghiên cứu, các chỉ số có trọng số đó đã bị chỉ trích trong văn học. Ví dụ, Mitchell et al. (1997) af fi rm rằng không có thứ hạng phổ quát của vấn đề CSR và các nhóm liên quan tương ứng của họ tồn tại. Tương tự như vậy, Kennelly (2000) lập luận rằng các chương trình trọng đó là nghi ngờ bởi vì tỷ lệ đáp ứng cho các cuộc điều tra liên quan là thấp, kích thước mẫu nhỏ, và bởi vì có rất ít hỗ trợ cho các giả định rằng các nhóm sử dụng để lấy được các trọng số là chuyên gia thực sự trong CSR. Do đó, Kennelly hỗ trợ sử dụng trọng lượng bình đẳng cho các chỉ số CSR trong cơ sở dữ liệu KLD. Những người khác đã làm theo. Ví dụ, Graves và Waddock (2000) sử dụng một trung bình đơn giản để đưa ra một biện pháp CSR tổng hợp từ KLD dữ liệu, và Hillman và Keim (2001) sử dụng một khoản đơn giản của các giá trị trên toàn KLD loại.
Cuối cùng, một phần của quá trình tiến hóa của nghiên cứu CSR có được de fi xác định bởi thử nghiệm thực nghiệm của các biến kiểm soát thích hợp khi ước lượng mối quan hệ giữa CSP và CFP. Nếu không có sự bao gồm các biến thể trong fl ảnh hướng một fi rm của hiệu suất tài chính, các thông số ước tính trên CSP sẽ nhất thiết phải được thiên vị. Hơn nữa, hầu hết các giấy tờ giả định rằng các biến kiểm soát được tuyến tính với CFP mà không kiểm tra thực nghiệm về các lựa chọn thay thế.
Theo đánh giá được tiến hành bởi Margolis và Walsh (2001), các điều khiển thông dụng nhất là kích thước fi rm, rủi ro thị trường, và ảnh hưởng công nghiệp. Không phải tất cả các nghiên cứu bao gồm cả ba, tuy nhiên, cũng không phải làm tất cả các nghiên cứu xác định các biến kiểm soát khác được cho là cần thiết để đạt được kết quả đúng. McWilliams và Siegel (2000), ví dụ, khẳng định rằng các mô hình đầu tư bỏ qua một rm fi trong R & D và quảng cáo là misspeci fi ed. Chi tiêu R & D dự kiến sẽ tích cực trong fl ảnh hướng năng suất một rm fi và, do đó, hiệu quả kinh tế của nó trong thời gian dài. Tương tự như vậy, quảng cáo được đưa ra giả thuyết để phục vụ như là một proxy cho các rào cản khác biệt sản phẩm, nhập cảnh, trong đó cũng có nghĩa là chi phí quảng cáo có thể có một tác động tích cực pro fi tability. Do đó, nếu đầu tư R & D hoặc 4 Margolis và Walsh (2001) cung cấp nhiều ví dụ và chi tiết hơn. 5 Ví dụ như Waddock và Graves (1997), McWilliams và Siegel (2000), và Hillman và Keim (2001). 6 Trọng chương trình được sử dụng bởi Waddock và Graves (1997) được dựa trên Ruf et al. (1993) và báo cáo trong Graves và Waddock (1994). Chi phí quảng cáo được bỏ qua từ một fi cation đặc hiệu, nó ảnh hướng tích cực trong fl có thể được bắt chính xác trong các tham số trên CSP. Mặc dù những lập luận này, một số nghiên cứu gần đây nghiên cứu bỏ qua một hoặc cả hai biến, bao gồm cả Waddock và Graves (1997), Ruf et al. (2001), Hillman và Keim (2001), và Salama (2005). Nhìn chung, kinh cầu nguyện của nghiên cứu kiểm tra các mối quan hệ CSP-CFP nói đến tầm quan trọng của mối quan hệ này, phức tạp vốn có của nó, và sự cần thiết để hiểu rõ hơn về nó và nó ý nghĩa. Đến nay, có một số kết quả thực nghiệm phổ biến mà giúp vạch ra các khóa học cho các nghiên cứu trong tương lai. Tuy nhiên, cũng có những mâu thuẫn mà cần phải được giải quyết. Một số trong số này là do nguồn dữ liệu đã lỗi thời hoặc bị hạn chế. Những người khác xuất phát từ các yếu tố như CSP biến de Định nghĩa fi, lý thuyết mô hình Speci fi cation, và cách tiếp cận thực nghiệm. Tóm lại, có một nhu cầu rõ ràng để kiểm tra lại những gì có vẻ là một sự đồng thuận phát triển về mối quan hệ CSP-CFP, sử dụng các nguồn dữ liệu hiện tại cùng với một mô hình Speci fi cation để đáp ứng các dòng ndings fi thực nghiệm cho đến nay. Sử dụng một mô hình như một cơ sở cho phép đối với một xem xét lại theo kinh nghiệm của các mối quan hệ CSP-CFP, kiểm tra tất cả các biến quan trọng identi fi ed trong văn học, và một bài kiểm tra theo hai phương pháp khác nhau để đo CSP.