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Enregistrement W4288077583 · doi:10.3390/jrfm15080332

Does Board Cultural Diversity Contributed by Foreign Directors Improve Firm Performance? Evidence from Australia

2022· article· en· W4288077583 sur OpenAlexvenueno aff
Olga Dodd, Bowen Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHofstede's cultural dimensions theoryCultural diversityDiversity (politics)Gender diversityUncertainty avoidanceValue (mathematics)BusinessAccountingInstrumental variableMarketingSocial psychologyDemographic economicsPsychologyEconomicsPolitical scienceCorporate governanceEconometricsLawCollectivismIndividualismFinanceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australian firms hire an increasing number of foreign directors who bring various cultural perspectives to their boards’ conversations. We evaluate the effect of board cultural diversity contributed by foreign directors on firm performance for a sample of Australian companies, constituents of ASX200. We employ Hofstede’s six cultural dimensions to estimate board cultural diversity. We document a positive relationship between board cultural diversity and firm performance as measured by Tobin’s q and ROA after controlling for various board and firm characteristics. This suggests that more culturally diverse boards may bring benefits to their firms that outweigh the potential costs of conflict and miscommunication caused by cultural differences. Our finding holds after controlling for firm and time fixed effects, implementing an instrumental variable approach, controlling for a firm’s foreign operations and presence, and using alternative cultural diversity measures. We find that not all aspects of cultural differences matter, and it is the diversity in masculinity, uncertainty avoidance, and long-term orientation dimensions that positively determine firm performance. This finding on the positive effect of board cultural diversity for Australian firms contrasts with the evidence from other countries, highlighting that the value of cultural diversity can differ across countries and over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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