Mandatory Disclosure and Female Representation in Corporate Leadership: Evidence from NASDAQ
Notice bibliographique
Résumé
Over the course of the summer, I had the privilege to work with Bhargav Gopal and his team of researchers on the topic of a disclosure rule introduced by NASDAQ in 2021. With increasing regulatory focus on corporate board diversity, prior research has focused on gender quotas, but not on mandatory disclosure. His paper contributes to research regarding the effect of mandatory disclosure on corporate female diversity, short-term and long-term effects on financial performance, and explores why some firms choose compliance and some do not. I participated in a review of previous quota and disclosure literature, contributed to writing the literature review, and researched datasets on heterogeneity and investor reputation sensitivity. The sample used in the research included NASDAQ- and NYSE-listed firms, focusing on U.S. firms present in all three datasets: CRSP, Compustat, and BoardEx. There were two main approaches: a Difference-in-Differences (DiD) design for Board Composition and Long-Term Financial Outcomes, and an analysis of Short-Term Financial Outcomes. The short-term outcomes were studied using an Event Study Methodology and a Portfolio Approach. Throughout my work on the literature review and supporting disclosure knowledge, I kept these methodologies in mind. There was a moderate increase in gender diversity in response to NASDAQ’s requirement. However, point estimates were much smaller relative to gender quotas, diversity campaigns led by institutional investors, and other mandatory diversity disclosure policies. The relatively small increase in female diversity suggests minimal reputational consequences for disclosing no diversity. I look forward to contributing more to this paper going forward.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».