Do women on corporate boards enhance biodiversity disclosure? Evidence from South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates whether board gender diversity enhances biodiversity disclosure among listed firms in South Africa. Drawing on legitimacy theory, resource-based view and critical mass theory, we examine the extent to which female board representation drives more comprehensive biodiversity reporting, particularly in environmentally sensitive sectors, and whether a threshold effect strengthens this relationship. Design/methodology/approach We use panel data comprising 1,016 firm-year observations from 254 Johannesburg Stock Exchange−listed firms between 2018 and 2021. The analysis relies on OLS regressions with industry and year-fixed effects, as well as firm-fixed effects models. We further test for the presence of a critical mass effect, investigate sectoral heterogeneity and perform robustness checks using alternative specifications and strategies to address endogeneity concerns. Findings The results provide strong and consistent evidence that board gender diversity is positively associated with biodiversity disclosure. This effect is stronger in firms with three or more female directors and in environmentally sensitive industries, although it is also present among non-financial firms more broadly. The positive association is concentrated in disclosure dimensions related to policies, targets, and governance, but is not evident in more technical areas such as biodiversity valuation, risk quantification, and impact measurement. This suggests that gender-diverse boards may drive strategic commitment but not necessarily technical implementation. Practical implications The findings highlight the importance of gender diversity as a governance lever for promoting biodiversity accountability, but also suggest it must be complemented by technical capacity, environmental expertise, and organizational systems. Policymakers, investors and sustainability advocates should view board gender diversity as an enabling factor that requires additional support to translate commitment into comprehensive reporting. Originality/value This study extends the literature by providing novel evidence on the governance determinants of biodiversity disclosure in an emerging market context. It unpacks the heterogeneous nature of biodiversity reporting and shows that board composition influences strategic disclosure elements more than technical ones. The findings have implications for corporate governance reform, disclosure policy and research on gender and sustainability.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».