The aim of our article is to study the impact of gender quotas on corporate performance. To this end, we consider laws imposing gender quotas in certain European countries as a quasi-natural experiment. The results of our empirical analysis show that gender quotas reduce companies’ short-term cost of equity, but lower their long-term Tobin’s Q, while having a neutral impact on their short-term and longer-term profitability. Our analysis also supports the argument that policymakers can use a quota system to promote parity on boards of directors without generating negative effects on companies’ short-term performance.

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L’intelligence artificielle (IA) suscite des attentes inédites pour relever des défis majeurs d’intérêt général. Pourtant, malgré le progrès fulgurant des techniques d’IA, son adoption se heurte à l’incertitude sur ses effets et aux tensions qu’elle génère. Cette thèse explore les enjeux de l’IA d’intérêt général (IAIG) et de la dynamique complexe de son adoption, à travers deux études de cas en profondeur dont celle d’un modèle prédictif de la perte d’autonomie dans le logement social, analysé en immersion pendant six mois. Elle éclaire les mécanismes d’influence sociale, internes et externes, et les forces inertielles qui façonnent son adoption, ainsi que le rôle du management dans l’évolution des routines impactées par l’IA. Enfin, la proposition du concept intégrateur de l’efficience responsable de l’IAIG permet de formuler des recommandations pour accompagner cette dynamique complexe.
DUARTE Magalie - Burgundy School of Business |
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