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Enregistrement W3191539894 · doi:10.1016/j.jbusres.2021.07.055

Women executives and financing pecking order of GEM-listed companies: Moderating roles of social capital and regional institutional environment

2021· article· en· W3191539894 sur OpenAlexaff
Xu Wang, Shengliang Deng, Ilan Alon

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBusinessFinanceInternal financingPecking order theoryStock exchangeExternal financingEquity financingOrder (exchange)Risk financingSocial capitalDebt financingDebtPecking orderCapital structureRisk management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the financing options of female executives within China’s unique environment. We examined 154 GEM enterprises listed on the Shenzhen Stock Exchange from 2009 to 2016. The data were analyzed using statistical procedures including multilevel regression analysis based on the existing financing pecking order models. Empirical evidence shows that women executives are less likely to use internal and debt financing. In terms of internal financing willingness, social capital and external institutional environment have negative and positive moderating effects respectively. In terms of debt financing willingness, social capital has a positive moderating effect. In addition, a poor external institutional environment has an amplifying effect on the moderating role of women executives’ social capital. Our study enriches current research on women executives' financing preferences which are limited to areas such as debt, equity financing and risk appetite and provides enlightenment for companies and women executives to improve their competitive advantages, and for government to optimize the external institutional environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2021
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Résumé présentoui

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