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Enregistrement W4413766899 · doi:10.1002/bse.70156

Impact of Female Executive Power on Corporate ESG Performance: The Mediating Role of Managerial Self‐Interest

2025· article· en· W4413766899 sur OpenAlexaff
Xu Wang, Hanhan Han, Mengfei Zhao, Shengliang Deng

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPower (physics)Executive powerAccountingPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The significance of the responsibility fulfillment capability for environmental, social, and governance (ESG) is increasing, with ESG performance becoming increasingly pivotal for firms seeking to bolster their competitive edge. This study empirically examines the correlation and mechanism between female executive power and corporate ESG performance, using regression analysis to focus on A‐share listed firms from 2012 to 2022. The results demonstrate that female executive power has a positive correlation with corporate ESG and ES performance. This positive correlation is ascribed to the mechanism by which female executive power diminishes managerial self‐interest and improves corporate ESG and ES performance. Furthermore, corporate digital transformation and regional digital finance development have a positive moderating effect on this relationship. This study expands prior scholarship on the determinants of corporate ESG performance by investigating the impact of executive gender diversity. Moreover, it elucidates how female executive power influences corporate ESG performance. These findings provide empirical evidence and theoretical insights for firms seeking to enhance their ESG performance for sustainable development.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,249

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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