The effect of board nationality and educational diversity on CSR performance: Empirical evidence from Australian companies
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the impact of board nationality and educational diversity on corporate social responsibility is investigated, by applying a fixed-effect model, instrumental variable approach (IV-GMM), and dynamic panel model (GMM) estimator to account for endogeneity issues, on a sample of Australian listed firms over 10 years from 2010 to 2020. The study findings reveal a significant positive relationship between board nationality diversity and CSR performance and its-related subdimensions including environmental performance and social performance. Furthermore, we find that educational diversity is positively and significantly related to CSR performance and environmental performance, though not to social performance. The findings remained robust under the instrumental variable approach and dynamic panel model. Additional tests compare between two groups of firms—those from heavily and less regulated sectors—and find that the former group has more educated directors, but a similar level of nationality diversity is found among both sectors. Although diversity in terms of nationality and education is still modest at best, its effect on CSR performance and its related sub-dimensions is more pronounced within heavily regulated sectors only. This result contends that when board nationality diversity and educational diversity are properly incentivized (with regulating CSR activities, for instance), the board tends to improve the social and environmental activities of the firm.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».