女性高管对企业绩效的影响：基于主成分分析（PCA）和数据包络分析（DEA）外文翻译资料

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女性高管对企业绩效的影响：基于主成分分析（PCA）和数据包络分析（DEA）

吴汉蕾和李英

摘要:在信息经济时代，各行业快速发展，企业之间竞争日益激烈，管理者正在寻求改善企业经营的各个方面，以进一步提高企业的效率和效益。在全球范围内，女性雇员显然参与每个级别的企业管理。在本文中，我们简要介绍了关于女性高管和中国中小企业创意产业的文献，本文质疑董事会中的性别多样性是否能够促进企业绩效。为了回答这些问题，我们进行了PCA-DEA模型分析，以探索它们之间的联系。此外，我们建立了女性执行评估指标体系，然后应用基于主成分回归的数据包络分析，并提出了案例研究，然后使用DEA模型研究女性高管对公司绩效的影响。最后，本文得出结论，女性高管可以为公司绩效做出贡献，并提供一些实用的建议。基于PCA和DEA的中国创意产业女性董事会研究方法，可以在女性参与创意产业管理和研究领域做出理论和实践的有益贡献。

关键词：女性高管；企业绩效；PCA；DEA

1简介
在信息经济时代，各行业的快速发展和企业之间的竞争越来越激烈，管理者们正在寻求在业务运营的各个方面进行改进，以进一步提高企业的效率和效益。在全球范围内，女性员工显然参与每个级别的企业管理。越来越多的女性高管在企业管理和决策制定中发挥着更为重要的作用。他们对企业行为的影响引起了各界的高度关注。对企业管理，运营管理和绩效的多样性进行了越来越深入的研究。
董事会主要通过指导和控制管理人员，提供信息咨询，监督实施相应法律法规的企业，发展外部社会关系，雇用CEO等来控制企业的运作和发展。许多学者认为，女性高管或董事可能会对工作方式和管理过程以及公司绩效产生相应的影响。提高女性在高级管理层中所占比例的原因在于，董事会中的性别多样性在企业价值创造中起着至关重要的作用。尽管有许多研究表明管理者的性别多样性与财务绩效之间的关系[3,11,13,16]，但也有一些研究表明它们之间的正相关关系尚未达到[8]。 Ahern和Dittmar等人在他们的研究中[1,2,7]认为女性高管和公司绩效彼此负相关。哈斯拉姆等人他们的研究[6,15]声称它们之间没有相关性。
研究提出了女性在董事会会议室中的积极关系，而女性高管的存在，参与和领导对企业运作产生了积极影响。根据财富500强企业的研究数据，Krishnan和Parson认为，与女性高管比例较低的企业相比，女性高管人数较多的企业具有较高的收益质量[9]。由Mahadeo Lindstaedt等人进行的研究，同时也承认女性高管对公司表现有积极影响[3,11,13,16]。 Welbourne等通过分别分析托宾，股票价格，投资回报率等指标，确定它们之间存在正相关关系[5,10,16,17]。此外，从女性高管在企业中的不同职位，他们的教育，家庭背景等方面来看，Dezso，Smith等人通过分析女性高管对企业管理的不同特征的影响，进一步说明女性高管对绩效的积极影响。通过实证研究，卡特[14]发现性别和种族多样性对财务绩效有一定的积极影响。此外，通过对西班牙中小企业的实证调查，Juan [4]认识到女性高管在财务绩效方面的积极影响。

自1949年以来，中国妇女获得了平等的工作和待遇​​权。尽管如此，随着经济发展和社会转型，越来越多的女性职业发展因家庭因素而受到影响，企业高级管理层中女性的数量和比例既不大也不高。本文考察了中国文化创意产业上市公司女性高管的百分比和特征及其对财务绩效的影响，试图了解该行业董事会中的性别多元化能否促进企业的财务收益增长？女性高管的特征对公司表现有何影响？企业如何应对这种情况以及应该采取哪些措施？
随着创意时代的到来，创新和创造力成为新经济增长和就业增长的关键点，文化创意产业成为中国经济发展的重点产业。文化创意产业在英国，荷兰和其他欧洲国家的经济增长和发展中起着至关重要的作用，通过促进产业创新和转型以及刺激消费，帮助它们经受住金融危机的考验。通过加快一，二，三产业的整合，文化创意产业本身日益强大，成为经济增长的新来源，是抵御危机，维护稳定，促进各国或地区发展的重要力量。在后经济危机时代，美国也注意到创意经济和产业发展带来的就业增长的好处。 2009年，文化产业振兴规划在中国发布，文化创意产业被提升到战略性的新兴产业水平。妇女参与这一行业的企业管理和决策具有实际意义。
综上所述，在上述研究的基础上，为了进一步探讨性别多元化与企业管理中的绩效关系，本文以中国文化创意产业上市公司为样本，研究其影响。女性高管在该行业中的业绩比例和特征。通过PCA和DEA方法，综合分析女性高管的各种特征因素和财务绩效指标，试图验证董事会性别多元化对企业财务绩效的影响。

2样本选择和变量定义
2.1样本选择和数据源
2013年上海和深圳文化创意产业上市公司被用作原始样本。 获得27个样品通过在筛选过程中删除具有不完整重要信息的企业。 然后，六个没有女性高管的企业和四个ST和PT公司被拒绝接受这27个样本。 最终，获得了17个文化产业企业样本。
样本数据主要来自年度报告，重要问题公告以及上市公司的网站上的信息披露。

2.2研究变量的定义和描述

在本研究中，研究变量分为两类：女性高管的属性变量表20.1和公司绩效评估的指数变量表20.2。在前人研究的基础上，本文在变量设置的基础上，全面分析了女性高管的比例和多样性（包括年龄，董事服务期限，专业背景，教育程度，管理经验，家庭背景，是否担任CEO或董事长）。从女性高管的个人资格和能力，人力资本和社会资本等角度出发，在企业绩效方面，企业资产规模，净利润率，资产收益率，资产负债率等财务指标。本研究还综合考虑了每股收益，每股经营现金，总资产增长率，资本积累率，收入增长率和总资产周转率[12]。通过全面分析每个指标，结果变得更有说服力。

20.1 女性高管的属性变量

20.2 企业绩效的指标变量

2.3理论模型

数据包络分析（DEA）是经济和管理中的重要分析工具，是一种基于效率的评估方法，是一种通过数学方法评估相同决策单元技术有效性的非参数方法。编程模型。它的主要优点是可以同时考虑多个输入和输出变量。因此，该研究采用DEA模型进行分析。为了以更简洁的方式呈现原始数据结构，主成分分析（PCA）寻求从彼此相关的指标中提取其间没有相关性的主要成分。通过PCA可以减小变量尺寸，这反过来有助于减弱可变误差对DEA分析结果的影响。

作为图20.1所示的理论模型，我们设定了一个严重的女性高管属性变量，可以全面分析女性高管的比例和多样性，通过使用PCA，我们可以得到这些属性变量的主要成分。 ，公司表演的指数变量的设定也是如此。主要内容使得分析女性高管与DEA表演之间的联系更加方便和具有代表性。在此基础上，还需要一个超级效率DEA，以便在得出结论和提供建议之前，寻求女性高管如何影响公司表现。

PTM-X

COM-Y

PCA

PCA

能否用

能否用

输入变量Fm

管理见解和政策建议

超高效率DEA

DEA

输出变量Cn

选择其他分析方法

选择其他分析方法

NO

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