women on board?
TRANSCRIPT
![Page 1: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/1.jpg)
Women on board?Evidence from large firm-level data on female representation on boards of directors and management
Jakub MazurekJoanna Tyrowicz
Group for Research in Applied Economics
![Page 2: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/2.jpg)
2
Wcześniejsze badania Niby „baba” nie szkodzi … - Wolfers (2006, JEEA),
S&P 1500, 1992-2004 64 female CEO’s and 4175 male CEOs, 1.5% of CEO-years were women Markets do not systematically underestimate returns in female-headed firms
… ale tylko „baba babie pomaga”… - Matsa and Miller (2011, AER) Data on the name, title, compensation level, and gender of the top 5
executives for each firm-year from S&P with Execucomp Regressing (OLS) the female share of executives on the female share of the
board and year fixed effects => causality runs from boards to managers (glass ceiling?)
… i przymuszanie nie bardzo działa - Ahern and Dittmar (2012, QJE) Publicly listed Norwegian firms Female CEOs identified by photographs or with the first names Female CEOs yield lower Tobin’s Q Also Adams and Kirchmaier (2013, LSE, Boardex data for 22 countries)
![Page 3: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/3.jpg)
3
Zupełnie bieżące badania Bardzo silna selekcja, gdzie „baby” mogą porządzić… -
Gagliarducci & Paserman (2014, IZA) Linked employer-employee data + demographics: gender, year of birth,
nationality, education and professional qualifications Germany 1993 to 2010 Higher share of women = lower investment, total wage bill per worker,
total employment, and turnover, but statistical significance disappears when establishment fixed efects and specific time trends are included.
Główny problem tej literatury: przyczynowość Dobór członków zarządu jest wybitnie celowy Odwrotna przyczynowość=> Efekty stałe nie pomagają, a instrumentów zazwyczaj brak
![Page 4: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/4.jpg)
4
Nasz wkład1. Provide stylized facts on presence of women on
boards & management: Across countries, time and industries
2. Provide some tentative explanation on the substantial dispersion in levels and in time trends
3. Verify the boards=>managers causality (to the extent data permit), possibly quantifying the effects relative to instutional and legal changes (horse race).
![Page 5: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/5.jpg)
5
DaneAmadeus 2008 oraz 2014
Największe dystrybucje, jeśli chodzi o liczbę obserwacji (coverage)
Posiadają „salutation”, istnieje zatem możliwość częściowej walidacji identyfikacji płci
Posiadają “confirmation date”, pozwalającą na precyzję określenia zajmowanego stanowiska w czasie
Obejmują okres 1998-2014, czyli 17 lat danych kraj/sektor Pięciostopniowy proces przypisania płci Precyzja i bezkompromisowość algorytmów
Umożliwiają obliczenie HHI(Herfindahl-Hirschmann Index)
![Page 6: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/6.jpg)
6
Jak mierzyć obecność kobiet we władzach?Literatura:
Na poziomie firm Zmienna 0/1 % osób
Na poziomie sektora / kraju (agregacja) Suma kobiet / suma osób Średnia z udziałów % niezerowych udziałów Inne miary? Czekamy na propozycje
Pytanie 1: czy sposób pomiaru ma znaczenie?
![Page 7: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/7.jpg)
7
Czy sposób pomiaru ma znaczenie?
* p<0.05; ** p<0.01
(1) (2) średnia z udziałów procent firm bez kobiet Korelacja 1.513*** -0.527*** (0.0316) (0.0272)Stała -0.0253*** 0.621*** (0.00823) (0.0229)Observations 767 767Number of id 48 48R2 within 0.674 0.634R2 between 0.950 0.300
![Page 8: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/8.jpg)
8
Co odpowiada za wariancję?Dekompozycja na efekty:
Miara w oparciu o sumy
Średnia z udziałów Udział 0%
Sektora 23% 15% 5%Kraju 36% 36% 36%Czasu 1% 1% 1%
![Page 9: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/9.jpg)
9
Trendy w czasie
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 20140
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
sumyśrednieudział 0% (prawa oś)
![Page 10: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/10.jpg)
10
Zróżnicowanie między krajami
Belgia Estonia Finlandia Węgry Irlandia Włochy Holandia UK0
0.10.20.30.40.50.60.70.80.9
1 miara w oparciu o sumyśrednia z udzialówprocent firm bez kobiet
![Page 11: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/11.jpg)
11
Zróżnicowanie między sektorami
Rolnictwo
Przemysł
Budownictwo
Usługi rynkowe
Usługi nierynkowe
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
udział 0%średnia z udziałowsumy
![Page 12: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/12.jpg)
12
Uwzględnienie charakterystyk (sektor/kraj)
0.000 0.000 0.000 _cons 0.179 0.171 0.040 0.000 0.001 0.000 hhi -0.070 -0.050 0.663 Variable sum share zeros
Rola konkurencji w danym sektorze
Random effects (obciążony, nawet jeśli efektywny)
Fixed effects (nieobciążony, choć nieefektywny)
0.000 0.000 0.000 _cons 0.174 0.177 0.037 0.540 0.123 0.000 hhi -0.013 -0.028 0.672 Variable sum share zeros
![Page 13: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/13.jpg)
13
Dodatkowe charakterystyki (sektor/kraj)
Gender Inequality Index (UN: HDR) Share of parliament seats Women with tertiary education
Female labour force participation ratio Mothers employment rate Mean age at childbirth Children childcare aviability Fertility rate Cash / services / taxbreaks benefits as GDP
Inne charakterystyki? Czekamy na propozycje
![Page 14: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/14.jpg)
14
Wnioski (wstępna analiza)
Stałość zagadnienia w czasie
~60% zmienności możliwej do wyjaśnienia
Konkurencyjność w sektorze jest dodatnio powiązana z udziałem kobiet w zarządach i pionie menedżerskim
![Page 15: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/15.jpg)
15
Co planujemy dalej Wykorzystać dane o zarządach i radach nadzorczych i zbadać
przyczynowość w sensie Grangera (por. Matsa and Miller, 2011)
Zdekomponować wariancję na: Zależną od instytucji w krajach Zależną od instytucji powszechnych (np. gender quotas) Zależną od rad nadzorczych Itp.
Zwiększyć precyzję danych Analiza poszczególnych lat Analiza poszczególnych sektorów
Coś jeszcze? Czekamy na uwagi
![Page 16: Women on board?](https://reader035.vdocuments.us/reader035/viewer/2022070519/58ed11221a28ab7a248b467f/html5/thumbnails/16.jpg)
Thank you for your attention!
Author: Jakub Mazureke-mail: [email protected]
More about our research on http://grape.uw.edu.pl
Twitter: @GrapeUW