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Enregistrement W4401413893 · doi:10.3390/jrfm17080344

Impact of Diversity and Inclusion on Firm Performance: Moderating Role of Institutional Ownership

2024· article· en· W4401413893 sur OpenAlexvenueno aff
Rubel Saha, Md. Nurul Kabir, Syed Asif Hossain, Sheikh Mohammad Rabby

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)BusinessDiversity (politics)Tobin's qInclusion (mineral)Sample (material)Enterprise valueWorkforceOrdinary least squaresForeign ownershipDemographic economicsAccountingEconomicsEconometricsFinanceEconomic growthForeign direct investmentPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the impact of diversity and inclusion (D&I) on firm performance for the period 2017–2021. While the existing literature examines the relationship between diversity and firm performance, little is known about the combined effects of D&I on firm performance. This study aims to utilize the most widely used data source, the Global Diversity and Inclusion (D&I) Index, provided by the LSEG workspace. Using 8089 firm-year observations from a sample of globally listed firms and an OLS regression model, we find that firms with a higher D&I score have better firm performance, as measured by Tobin’s Q. Our moderating analysis shows that the impact of D&I on firm performance is more pronounced for firms with higher institutional ownership. We also split institutional ownership into domestic and foreign institutional ownership and show that the influence of D&I on firm performance differs between domestic and foreign institutional ownership. Our result is robust when we use an alternative proxy for firm performance and consider the findings without US firms in the sample. The overall findings indicate that considering a diverse and inclusive workforce is worthwhile for key stakeholders when making policy decisions.

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 enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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