Board gender diversity and firms' social engagement in the Gulf Cooperation Council (GCC) countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Gulf Cooperation Council (GCC) countries form a unique socioeconomic environment that makes the conclusions of the prior literature not likely to be applicable. GCC countries have huge oil reserves, yet they are aiming at reducing oil dependency through enhancing transparency, increasing foreign direct investments and reforming their governance structure. Their firms are mainly family owned and have low female representation in leadership positions. The study seeks to fill a literature gap by providing a business case supporting the call for gender diverse boards for better governance. Design/methodology/approach The study examines a sample of GCC-listed firms for the years 2009–2018. Three measures are used to proxy for firm social engagement, namely, CSR strategy score, environmental, social and governance (ESG) disclosure score and social pillar score. To ensure whether the presence of women on board or the number of women on board is influential on social engagements, the authors use the existence of women on board and the percentage of women on board variables. Data are collected using Thomson Reuters, and generalized least squares (GLS) panel data regression is used to estimate relationships. Findings The authors find that female representation on GCC corporate boards is increasing, yet in a slow path. The reported results support the role of women on boards in prompting firms' social agenda and enhancing the level of sustainability reporting. The results also show that female board representation supports the implementation of climate change policy, business ethics policy and health and safety policy. Originality/value The paper evidence the add value of women participation on GCC corporate boards in enhancing boards' functionality and governance. The empirical findings encourage firms and policymakers in the GCC countries to increase the share of females on corporate boards to improve firms' citizenship and facilitate attracting foreign investors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».