Corporate Governance and Financial Performance: The Interplay of Board Gender Diversity and Intellectual Capital
Notice bibliographique
Résumé
Prior research has found mixed evidence regarding the relationships between board gender diversity (BGD) and firm value. Moreover, there is a lack of evidence on the channels through which BGD affects firm performance; hence, this paper tackles this issue. We aim to investigate the relationship between BGD and firm performance and to explore the mediating role of intellectual capital efficiency (ICE) in this relationship. Using a multivariate regression analysis and a sample of 4008 North American firms from 2002 to 2020 (14,382 firm-year observations), we find that gender diversity is positively related to financial performance, confirming that a diversified board improves board effectiveness and brings new resources to the firm, which allows it to improve its performance. More interestingly, the results of the Structural Equation Model (SEM) indicate that the relationship between gender diversity and performance is more pronounced with the mediating role of ICE. Our results are robust, controlling for the endogeneity and heteroscedasticity issues, with several controls for firm- and country-level characteristics, using alternative sample compositions and alternative econometric techniques, and including year, industry, country and firm-fixed effects. Interestingly, this paper shows strong evidence that the effect of BGD on firm value is more effective by incorporating the role of intellectual capital efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».