A diversidade do conselho de administração é importante para a qualidade da divulgação da RSC? Evidências do setor financeiro do Paquistão

Resumo

Objetivo:

Este estudo tem como objetivo examinar a influência da diversidade do conselho de administração na qualidade da divulgação de RSC (QCSR) e propor que essa relação é padronizada de forma diferente em diferentes contextos e nações, devido às suas características distintivas.

Metodologia:

A teoria da visão baseada em recursos (VBR) é usada para avaliar a relação hipotética por meio de uma investigação empírica de 64 empresas financeiras paquistanesas, aplicando uma regressão de efeitos aleatórios e o método generalizado de momentos (GMM).

Resultados:

Os resultados indicam que as diversidades de idade, gênero, nível educacional e formação educacional influenciam positivamente a divulgação da QCSR. No entanto, as diversidades de nacionalidade, etnia e mandato não têm relação significativa com a divulgação de QCSR. Os resultados foram posteriormente verificados por uma regressão robusta e análise de sensibilidade.

Contribuições:

Usando a teoria da VBR, o presente artigo fornece uma contribuição adicional sobre o papel desempenhado pela diversidade do conselho de administração no desempenho estratégico de uma empresa, sobretudo a divulgação da RSC. O artigo contribui para a literatura ao constatar que não existe uma regra unânime para a diversidade do conselho de administração que sirva de apoio à RSC, devido às características únicas de diferentes jurisdições e contextos institucionais.

Palavras-chave:
Governança corporativa; diversidade do conselho de administração; qualidade da divulgação de RSC; teoria da visão baseada em recursos (VBR)

Abstract

Purpose:

This study aims to examine the influence of board diversity on the quality of CSR disclosure (QCSR) and propose that this relationship is patterned differently in different contexts and nations, due to their distinctive characteristics.

Design/methodology/approach:

The resource-based view (RBV) theory is used to evaluate the hypothesized relationship through an empirical investigation of 64 Pakistani financial firms, by applying a random-effects regression and the generalized method of moments (GMM).]

Findings:

The findings indicate that age, gender, educational level, and educational background diversities positively influence QCSR disclosure. However, nationality, ethnic, and tenure diversities have no significant relationship with QCSR disclosure. The results were further checked by a robust regression and sensitivity analysis.

Originality/value:

Using RBV theory, this paper provides an additional contribution concerning the role played by board diversity in a firm’s strategic performance, particularly CSR disclosure. The article contributes to the literature by finding that there is no unanimous rule for board diversity supporting CSR, due to the unique characteristics of different jurisdictions and institutional contexts.

Keywords:
Corporate Governance; Board Diversity; Quality of CSR Disclosure; Resource-Based View (RBV) Theory

1. Introdução

Escândalos corporativos recentes, fracassos, complexidades de negócios, corrupção e concorrência global mostraram que uma ênfase exagerada na maximização da riqueza do acionista enquanto se ignoram outros aspectos de um negócio resulta em fracasso e baixo desempenho. Assim, a responsabilidade social corporativa (RSC) e sua divulgação são conceitos que ganharam importância estratégica (Hunjra, Mehmood & Tayachi, 2020) e se tornaram uma questão prioritária para empresas em todo o mundo (Baraibar-Diez & Sotorrio, 2018). A divulgação de RSC é a comunicação entre empresas e usuários (partes interessadas) de relatórios anuais sobre o envolvimento das empresas em práticas de RSC (Katmon, Mohamad, Norwani & Al Farooque, 2019; Saleh, Zulkifli & Muhamad 2010)ⁱ. Os pesquisadores acreditam firmemente que as empresas não devem ser julgadas apenas por seu êxito econômico, mas também por sua contribuição para a sociedade como um todo (Wellalage, Locke & Acharya, 2018). As empresas divulgam informações de RSC para serem mais transparentes e responsáveis (Barroso, Villegas & Perez-Calero, 2011) e alcançarem uma vantagem competitiva no ambiente de negócios global (Khan, Khan & Senturk, 2019b). Além disso, melhora a reputação de uma empresa (Axjonow, Ernstberger & Pott, 2018), a legitimidade corporativa (Azim, 2016) e a conformidade com a regulamentação (Chuang e Huang, 2016), além de melhorar o desempenho financeiro corporativo (Platonova, Asutay, Dixon & Mohammad, 2018). Apesar de sua importância, estudos recentes sobre divulgação de RSC no contexto de países em desenvolvimento demonstram que a quantidade e a qualidade da divulgação de RSC ainda são baixas (Katmon et al., 2019; Mehjabeen & Bukth, 2020; Nour, Sharabati & Hammad, 2020). É importante, portanto, identificar as principais barreiras que impedem as empresas financeiras de realizarem uma divulgação de RSC de qualidade, e uma área importante a ser considerada é a forma como as empresas são governadas (Hunjra et al., 2020).

A boa governança corporativa alinha os interesses das partes interessadas (Harjoto, Laksmana & Yang, 2019) e as partes interessadas influenciam a implantação das estratégias das empresas (Elias, 2019). A governança corporativa no setor financeiro é particularmente importante (Aldaas, Mohammad & Abuhashesh, 2019; Elyasiani & Zhang, 2015) porque as empresas financeiras atuam como intermediários financeiros e são essenciais para impulsionar as práticas econômicas, com consequências para o ambiente social (Abdelbadie & Salama, 2019; Gangi, Meles, D’Angelo & Daniele, 2019). Os conselhos de administração, que são a base das estruturas de governança (Rao & Tilt, 2016a; Manyaga & Taha, 2020), desempenham um papel importante na tomada de decisões estratégicas (Liang, Chang & Liu, 2020) e ficaram mais inclinados a investir em atividades de RSC (Chang, Oh, Park & Jang, 2017). Os conselhos corporativos são indiscutivelmente obrigados a definir agendas de RSC e desenvolver estratégias para alcançar vantagens competitivas e operações corporativas sustentáveis (Jizi, 2017). Assim, a composição do conselho determina os comportamentos econômicos, sociais, éticos e ambientalmente responsáveis das empresas (Khan et al., 2019a; Michelon & Parbonetti, 2012) e pode melhorar a transparência, aumentando a divulgação das práticas de RSC (Baraibar-Diez & Sotorrio, 2018).

Entre os vários aspectos da composição do conselho, sua diversidade é particularmente relevante para o sucesso econômico da empresa (Manyaga & Taha, 2020), desempenho competitivo (Triguero-Sanchez, Pena-Vinces & Guillen, 2018) e desempenho da RSC (Harjoto, Laksmana & Lee, 2015; Yusof, Nordin, Jais & Sahari, 2019). A diversidade do conselho e a divulgação de RSC, no entanto, são surpreendentemente ignoradas no setor financeiro e estudadas apenas no setor não financeiro (Al-Fadli, Sands, Jones, Beattie & Pensiero, 2019; Harjoto et al., 2019; Hunjra et al., 2020; Katmon et al., 2019; Khan et al., 2019a; Muttakin, Khan & Subramaniam, 2015; Pucheta-Martinez & Gallego-Alvarez, 2019; Rao & Tilt, 2016b). Além disso, não se realizou estudo algum em um país em desenvolvimento, sobretudo no Paquistão, que tenha examinado, empiricamente, o impacto da diversidade do conselho na divulgação de RSC no setor financeiro. Além disso, os requisitos de divulgação para empresas financeiras são diferentes daqueles para empresas não financeiras (Al-Fadli et al., 2019; Al-Rahahleh, 2017). De acordo com Liang et al. (2020), a proliferação da RSC tornou-se muito importante no setor financeiro. Portanto, faz-se aqui uma tentativa de examinar as práticas de divulgação da qualidade da RSC (QCSR) e a influência da diversidade do conselho na divulgação de QCSR no setor financeiro do Paquistão.

Contribuímos com a literatura de diferentes formas. Em primeiro lugar, as conclusões melhoram nosso conhecimento sobre a diversidade do conselho e a divulgação de QRCS no setor financeiro em um contexto de país em desenvolvimento. A maioria dos resultados da pesquisa sobre diversidade do conselho e divulgação de RSC está focado em empresas não financeiras em economias desenvolvidas (Harjoto et al., 2015; Harjoto et al., 2019; Jizi, 2017; Rao e Tilt, 2016b), enquanto fornecemos evidências de uma economia em desenvolvimento, sobretudo firmas financeiras do Paquistão, onde esse tópico não é muito pesquisado. Em segundo lugar, os resultados do estudo podem ser semelhantes para outras nações em desenvolvimento, onde os reguladores e legisladores dão atenção especial ao projetar estratégias de negócios baseadas na RSC para os setores financeiros a fim de melhorar a competitividade. Terceiro, e mais notavelmente, os estudos existentes (por exemplo, em empresas financeiras e não financeiras) concentram-se principalmente na teoria da dependência de recursos, teoria da agência, teoria das partes interessadas, teoria da legitimidade etc. (Abdullah e Ismail, 2013; Barako e Brown, 2008; Chang et al., 2017; Harjoto et al., 2019; Hassan et al., 2020; Yusof et al., 2019), mas nenhum desses estudos forneceu evidências com base na teoria da visão baseada em recursos (VBR). Fazemos uma contribuição para a literatura teórica examinando a diversidade do conselho e a relação RSC em uma economia em desenvolvimento sob a perspectiva da teoria da VBR.

O restante deste artigo continua da seguinte forma: a próxima seção fornece uma breve revisão da literatura, seguida pelo desenho da pesquisa; logo em seguida, documentam-se os resultados e a discussão, antes de se apresentar a conclusão na seção final.

2 Revisão de literatura

Recentemente, pesquisadores de gestão estratégica concentraram-se em investigar por que algumas empresas são regularmente mais lucrativas do que outras (Barney & Clark, 2007). Uma abordagem é buscar vantagens competitivas dentro da organização, principalmente em seus recursos internos (Fraczkiewicz-Wronka & Szymaniec, 2012). A expressão “visão baseada em recursos” foi cunhada pela primeira vez por Wernerfelt (1984), que afirma que os recursos de uma empresa compreendem ativos tangíveis e intangíveis (Galbreath, 2005; Wernerfelt, 1984)ⁱⁱ. A teoria da VBR concentra-se nos recursos pertencentes às empresas (Fraczkiewicz-Wronka & Szymaniec, 2012) e é mais relevante quando se estudam os recursos das empresas (Frynas & Yamahaki, 2016). De acordo com a teoria da VBR, as empresas delineiam suas estratégias gerenciando seus recursos internos em relação às suas circunstâncias sociais e ambientais a fim de obter vantagens competitivas sustentadas (Barney, 1991). Os recursos internos de uma empresa que são valiosos, raros, inimitáveis ou insubstituíveis por outras empresas podem levar a vantagens competitivas sustentáveis (ex., Barney, 1991; Wernerfelt, 1984).

As fontes de vantagens competitivas sustentáveis têm recebido atenção considerável (Barney, 1991; King, 2007). Na literatura recente sobre governança corporativa, a diversidade do conselho como recurso interno da empresa tornou-se uma questão significativa de debate para pesquisadores, acadêmicos e legisladores (Hassan et al., 2020; Katmon et al., 2019; Olthuis e Oever, 2020). A VBR sugere que as vantagens competitivas e o desempenho superior das empresas estão intimamente relacionados aos seus recursos e capacidades internos (Barney 1991; Peteraf & Bergen, 2003). Pode-se, portanto, destacar a importância da diversidade do conselho através da lente teórica da teoria da VBR (Barney, 1991; Galbreath, 2005; Yu & Choi, 2016), em que, como parte das decisões estratégicas das empresas, a diversidade do conselho melhora as competências organizacionais essenciais (Hamel & Prahared, 1994) e a capacidade interna dinâmica (Teece, Pisano & Shuen, 1997), aumentando assim a capacidade geral da empresa (Katmon et al., 2019). Diversidade inclui atributos como idade, etnia, diversidade cultural e religião (Jonson, McGuire, Rasel & Cooper, 2020), gênero, educação, habilidade, experiência e várias preferências (preferência política e sexual) etc. (Ayuso & Argandona, 2007; Hassan et al., 2020). Diversos membros do conselho fornecem uma variedade de habilidades e conhecimentos (Jonson et al., 2020) e são capazes de tomar decisões hipercríticas em comparação a um conselho homogêneo (Zhang et al., 2013). Assim, as firmas têm exigido conselhos heterogêneos para melhorar as vantagens competitivas (Galbreath, 2016) e oferecer uma perspectiva diversa na tomada de decisões estratégicas, como aquelas relacionadas à RSC (Rao & Tilt, 2016a).

A diversidade do conselho é o principal recurso estratégico em relação à divulgação de RSC (Hassan et al., 2020; Khan et al., 2019b) e melhora a competitividade das empresas (Katmon et al., 2019). Muitos teóricos afirmam que a diversidade do conselho leva a uma orientação das partes interessadas, envolvendo práticas éticas e comportamento socialmente responsável para reduzir consequências inesperadas (Adams & Ferreira, 2009; Carter, D’Souza, Simkins & Simpson, 2010). A abordagem das partes interessadas para a gestão estratégica sugere que a gestão precisa desenvolver e implantar estratégias que satisfaçam os diferentes grupos de partes interessadas (Elias, Cavana & Jackson, 2002; Freeman, Harrison & Zyglidopoulos, 2018). Estratégias que se oponham ao valor social das partes interessadas colocam o sucesso econômico da empresa em risco, uma vez que as partes interessadas têm maior probabilidade de responder negativamente à empresa e vice-versa (Maurer, Bansal & Crossan, 2011). A gestão tem de lidar com a tarefa de equilibrar as necessidades das partes interessadas com visões de mundo diversas (Elias, 2012). A diversidade do conselho não é apenas um recurso impulsionado pela economia. As perspectivas de responsabilidade social das partes interessadas e de fronteira exigem diversidade e comunicação/responsabilidade (Harjoto et al., 2019; Katmon et al., 2019). Consequentemente, a diversidade é uma das capacidades estratégicas sob a ótica da teoria da VBR (Maurer et al., 2011). Para competir na complexa rede de negócios de hoje, a construção de um relacionamento mútuo forte com as partes interessadas é mais crucial (Fisman, Heal & Nair, 2005), pois diferentes grupos de partes interessadas exigem comportamentos de gestão diferentes (Elias & Davis, 2018). As empresas podem desenvolver um forte relacionamento mútuo com vários grupos de interessados (Freeman, Wicks & Parmar, 2004) por meio de práticas de RSC satisfatórias orientadas pela diversidade dos membros do conselho (Harjoto et al., 2019), levando a uma abordagem estratégica que melhora o valor corporativo (Freeman, 1984).

A divulgação da RSC é influenciada fortemente pelos valores, interesses, religião, raça, preferências e outros requisitos das partes interessadas (Chang et al., 2017; Harjoto et al., 2015), uma vez que as diversas partes interessadas são a chave para as estratégias de gestão (Elias, 2012; Elias & Mathew, 2015; Zwikael, Elias & Ahn, 2012). As empresas atendem aos requisitos de diferentes grupos de partes interessadas praticando e relatando atividades de RSC (Gill, 2008; Kolk & Pinkse, 2010). O conselho de administração é o responsável final pela divulgação das práticas de RSC (El-Bassiouny & El-Bassiouny, 2019). Portanto, a diversidade do conselho como um recurso estratégico é mais crucial para decisões estratégicas complexas como práticas de RSC (Chang et al., 2017; Rao & Tilt, 2016a). A literatura considerável sobre diversidade e RSC concentra-se no setor não financeiro (Hassan et al., 2020; Hunjra et al., 2020; Katmon et al., 2019; Khan et al., 2019a; Muttakin et al., 2015; Nour et al., 2020). Em relação ao compromisso das empresas financeiras com a divulgação de RSC, no entanto, até o momento, nenhum estudo foi realizado sobre o efeito da diversidade do conselho na divulgação da QRCS em economias em desenvolvimento, sobretudo no Paquistão. Para preencher essa lacuna, este estudo, portanto, investiga a influência da diversidade do conselho na divulgação da QRCS no setor financeiro usando a teoria da VBR. Ao contrário de estudos anteriores que identificam o escopo limitado de diversidade (Carter et al., 2010; Hassan et al., 2020; Muttakin et al., 2015; Upadhyay & Zeng, 2014; Yusof et al., 2019), nosso estudo abrange sete características de diversidade (ou seja, idade, gênero, nacionalidade, etnia, nível educacional, formação educacional e mandato), que formam o pensamento cognitivo do conselho corporativo e, portanto, valem ser investigados.

3 Desenho da pesquisa

A seleção da metodologia de pesquisa depende do paradigma de pesquisa, que norteia o desenho da pesquisa (McGregor & Murnane, 2010; Walter, 2006). Assim, se o paradigma de pesquisa não for definido primeiro, não haverá alternativa efetiva quanto à escolha da metodologia, métodos ou desenho de pesquisa (McGregor & Murnane, 2010; Saunders, Lewis & Thornhill, 2009). A expressão “paradigma de pesquisa’ refere-se à filosofia de pesquisa a respeito do mundo social, em termos de seu conjunto de crenças ou visão de mundo que informa a investigação (Kuhn, 1977; Ponterotto, 2005). Em outras palavras, o paradigma de pesquisa afeta a maneira como o conhecimento é investigado e interpretado. Os pesquisadores usam diferentes paradigmas de pesquisa, incluindo positivismo, pós-positivismo, construtivismo, pragmatismo e transformativismo, dependendo da natureza do estudo (Mackenzie & Knipe, 2006; Ponterotto, 2005). Em linha com os estudos existentes, usamos o paradigma do positivismo, com base no pressuposto de que este é mais provavelmente aplicado se a realidade for é objetivamente dada, apreensível, identificável, mensurável e quantificável (Henning, Rensburg & Smit, 2004). O paradigma positivista na forma de realismo filosófico requer e sustenta a metodologia quantitativa, com uma abordagem dedutiva que é objetiva (Cacioppo, Semin & Berntson, 2004) e relacionada a efeitos gerais e explicações causais (Marczyk & DeMatteo, 2005; Sarantakos, 2005).

Os estudos anteriores também mostram que pesquisas que aplicam o paradigma positivista tendem a aplicar principalmente a metodologia quantitativa aos dados e análises (Cohen & Manion, 1994; Silverman, 2000). Em termos de metodologia, a verdade no paradigma positivista é alcançada pelo de ferramentas e medidas estatísticas (Kim, 2003). Em contraste, os estudos qualitativos enfocam uma ontologia relativista e construtiva, postulando a inexistência de realidade objetiva (Krauss, 2005). Aplicamos um paradigma positivista, uma metodologia empírica quantitativa que usa uma abordagem dedutiva e os métodos de amostragem, coleta de dados, relato dos resultados, análise das evidências e apresentação dos resultados obtidos (McGregor & Murnane, 2010).

A amostra consiste em todas as empresas financeiras com registro na Bolsa de Valores do Paquistão (PSX). Excluímos as empresas com informações ausentes, não publicadas ou incompletas. O motivo da escolha dessas empresas como amostra se deve à escassez de pesquisas empíricas nessa área e à sua importância relativa na economia do Paquistão, ocupando o primeiro lugar em termos de volume de negócios e ações negociadas (PSX, 2018). Usamos várias fontes de coleta de dados, além de diferentes institutos de governança corporativa, relatórios de RSC e centros de premiaçãoⁱⁱⁱ. Os dados financeiros e do conselho foram coletados na imprensa, sites da empresa, relatórios anuais e relatórios de sustentabilidade. As informações sociais e ambientais foram coletadas de relatórios de governança corporativa, relatórios dos diretores, declarações dos presidentes e relatórios de sustentabilidade de RSC.

A coleta de dados baseou-se em duas condições para a realização da estimativa empírica. Em primeiro lugar, as empresas devem ter sido registradas na bolsa de valores a partir de 2010. Como estudo piloto, verificaram-se as práticas de relatórios de RSC das empresas financeiras registradas no PSX e observou-se que os fenômenos de relatórios de RSC começaram em 2010 na maioria delas. Portanto, selecionamos 2010 como o ano base. Em segundo lugar, tendo em vista a divulgação de práticas anteriores de RSC no caso do Paquistão, nenhuma barreira adicional foi estabelecida para a coleta de dados. No entanto, para manter a amostra em um tamanho razoável, consideraram-se empresas que produziram pelo menos três anos de relatórios de RSC. Assim, a amostra resultante consiste em 64 empresas financeiras com 576 observações empresa-ano, abrangendo 2010-2018.

É essencial para qualquer pesquisa escolher um método adequado que forneça uma solução para o problema de pesquisa investigado (Abdullah & Raman, 2001). As restrições de tempo e de recursos afetam a adoção da metodologia de pesquisa em sua forma pura (Sieber, 1973). A adequação do método de pesquisa depende da “eficiência e adequação informacional” dos métodos utilizados na coleta de dados (Vulliamy, 1990). Seguindo Katmon et al. (2019), usamos o processo de medição que abrange a abordagem de “análise de conteúdo”, medindo a divulgação de informações quantitativas e qualitativas relacionadas à estrutura de RSC (ou seja, comunidade, empregado, meio ambiente e produto).

A integração de medidas quantitativas e qualitativas em estudos de pesquisa é válida (Sieber, 1973), uma vez que cada medida é fortalecida pela outra (Abdullah & Raman, 2001). Notamos que nossa abordagem de medição é superior à abordagem de pontuação quantitativa simples (ou seja, processo de pontuação dicotômica: “1’ se uma empresa divulgar certos itens no índice e ‘0” caso contrário) aplicada em estudos existentes (Ibrahim & Hanefah, 2016; Khan, Muttakin & Siddiqui, 2013; Muttakin et al., 2015; Rao & Tilt, 2016b) no sentido de que vai além da simples medição quantitativa e faz uma avaliação subjetiva da divulgação de informações qualitativas e narrativas após a leitura dos relatórios publicados (Al-Tuwaijri, Christensen & Hughes, 2004).

4 Mensuração variável

4.1 Construção das medidas de RSC

A qualidade da divulgação da RSC (QCSR) é usada como variável dependente, cobrindo informações quantitativas, qualitativas e narrativas. A técnica de análise de conteúdo é utilizada para mensurar o índice de divulgação da QCSR. De acordo com Saleh et al. (2010), existem 20 itens de divulgação da QCSR classificados em quatro categorias, conforme se apresenta no ^{Apêndice A}. A pontuação é calculada como a pontuação obtida pela empresa dividida pela pontuação máxima total possível, que é 60 (Katmon et al., 2019). Os pesos são atribuídos a diferentes itens divulgados no índice com base na importância percebida de cada item para uma variedade de grupos de usuários (Al-Tuwaijri et al., 2004). A razão para usar esse índice é porque, ao longo do procedimento, o pesquisador tem que reavaliar a qualidade da divulgação de RSC com base nos quatro critérios a seguir:

• a) a divulgação quantitativa da RSC que contém informações financeiras recebe o peso mais alto de “3”;

• b) divulgação qualitativa contendo divulgação não quantitativa da RSC com informações específicas recebe o peso de “2”;

• c) a divulgação qualitativa contendo apenas informações genéricas relacionadas à RSC recebe o peso mais baixo de “1”;

• d) aquelas empresas que não divulgam nenhuma prática de RSC em seus relatórios anuais recebem o menor peso, “0”, para um item específico do índice.

4.2 Construção das medidas de diversidade do conselho

O estudo usou o índice de Blau (1977)^iv para medir as variáveis de diversidade, incluindo idade, gênero, nacionalidade, etnia, nível educacional, formação educacional e mandato, de forma consistente com estudos anteriores sobre diversidade do conselho (Abdullah & Ismail, 2013; Barako & Brown, 2008; Hafsi & Turgut, 2013; Hassan et al., 2020; Harjoto et al., 2019; Hoang, Abeysekera & Ma, 2018; Upadhyay et al., 2014; Yusof et al., 2019;). AGE (idade) é um índice de diversidade com três categorias: 40 anos, 50 anos e mais de 50 anos^v. GENDER (gênero) é um índice de heterogeneidade com duas categorias: masculino e feminino. NATIONALITY (nacionalidade) é um índice de heterogeneidade com duas categorias: paquistanês e estrangeiro. Tradicionalmente, a diversidade étnica no Paquistão é definida em termos das quatro “nacionalidades” históricas, Punjabi, Sindhi, Pashtuns e Balochi (Ahmed, 1996; Bhatti, Uddin, Ahmed & Bugert, 2010), com suas diversidades culturais (Khan, 1999; Majeed, 2010). Esses grupos são únicos em termos de língua, local de origem, atividades culturais, valores, hábitos, crenças de saúde e comportamento (Jafar et al., 2003). Assim, ETHNICITY (etnia) é um índice de heterogeneidade com cinco grupos étnicos: Punjabi, Sandhi, Balochi, Pashtuns e outros. EDULEVEL (nível educacional) é um índice de heterogeneidade com quatro níveis educacionais: Ph.D., MS/M. Phil, mestrado, graduação e outros. EDUBGROUND (formação educacional) é um índice de heterogeneidade com seis categorias: HRM (gestão de recursos humanos), ciências contábeis, bancos e finanças, economia, engenharia e direito e outros. TENURE (mandato) é um índice de heterogeneidade para a diversidade de mandato com cinco categorias: menos de 3 anos (em média, o mandato de um diretor dura 3 anos), 6, 9, 12 e 15 anos ou mais.

4.3 Variáveis de controle

Encontramos, na literatura existente, um conjunto de variáveis de controle que afetam significativamente as atividades de RSC. As variáveis de controle relacionadas às práticas de RSC incluem características do conselho, como o tamanho do conselho corporativo. Um conselho maior aumenta a eficácia da divulgação de uma empresa pois há mais membros (Yusof et al., 2019). Também controlamos a independência do conselho e suas reuniões (Nour et al., 2020). Em relação às características do comitê de auditoria, incluímos seu tamanho (Khan et al., 2013), suas reuniões (Khan et al., 2019b) e sua independência (Katmon et al., 2019). Khan et al. (2013) descobriram que um comitê de auditoria grande seria capaz de melhorar a divulgação de RSC, pois desempenha um papel importante no monitoramento da gestão da empresa. Em relação às características específicas da empresa, levamos em consideração o tamanho da empresa (Muttakin et al., 2015), a alavancagem e o prejuízo (Ajaz, Shenbei & Sarfraz, 2020; Lan, Wang & Zhang, 2013) e a qualidade da auditoria das Big Four (Hassan et al., 2020). As empresas maiores sofrem maior pressão das partes interessadas e tendem a relatar as práticas de RSC para legitimar seus negócios (Bonson & Bednarova, 2014). A qualidade da auditoria melhora a qualidade da divulgação de informações (Katmon et al., 2019). Também controlamos os efeitos do setor para entender os motivos da divulgação da RSC das empresas e, para os efeitos do ano, controlar os efeitos do ano fixo (Al-Fadli et al., 2019).

BODSIZE corresponde ao número de conselheiros. BODMEET é a frequência das reuniões do conselho realizadas em um determinado ano. BODIND é a independência do conselho, calculada como o número total de conselheiros independentes dividido pelo total de conselheiros. ACSIZE é o número total de membros do comitê de auditoria. ACMEET é a frequência do total de reuniões do comitê de auditoria realizadas em um ano. ACIND é a independência do comitê de auditoria, calculada pela divisão do número de membros independentes do comitê de auditoria pelo total de membros do comitê de auditoria. SIZE é o logaritmo natural da capitalização total do mercado. LEV é a alavancagem, calculada como a razão entre a dívida total e o patrimônio líquido. BIG4 é a qualidade da auditoria, medida usando uma dummy, que é “1” se o relatório anual da empresa for auditado por qualquer uma das quatro maiores firmas de auditoria, e “0” caso contrário. LOSSCO é o prejuízo da empresa, medido usando a dummy “1” se a empresa tiver prejuízo em um determinado ano e “0” para lucros. YEARDUMMY e INDUSTRYDUMMY são usados para medir os efeitos específicos do ano e do setor, respectivamente.

5 Modelo empírico

O modelo desenvolvido a seguir é aplicado para medir a influência da diversidade do conselho na divulgação da QCSR. Os pesquisadores costumam usar um teste de Hausman para orientar sua seleção do modelo de efeitos fixos (FEM) ou do modelo de efeitos aleatórios (REM) (Baltagi, 2005). Os resultados do teste de Hausman sugeriram a aplicação do REM. Estudos anteriores também usaram o REM para examinar dados de painel na diversidade do conselho (Chang et al., 2017; Khan et al., 2019b). Ao contrário do REM, que pode ser generalizado para toda a população do estudo (isto é, todas as empresas financeiras e não apenas esta amostra), o FEM não pode ser generalizado além da amostra selecionada (Rao & Tilt, 2016b). Dado o contexto deste estudo, o REM é mais adequado.

$\begin{array}{l}QCSR=\alpha +{\beta }_{1}AGE{}_{it}+{\beta }_{2}GENDE{R}_{it}+{\beta }_{3}NATIO{N}_{it}+{\beta }_{4}ETHNI{C}_{it}+{\beta }_{5}EDULEVE{L}_{it}^{}\\ +{\beta }_{6}EDUBGROUN{D}_{it}+{\beta }_{7}TENUR{E}_{it}+{\beta }_{8}BODSIZ{E}_{it}+{\beta }_{9}BODMEE{T}_{it}+{\beta }_{10}BODIN{D}_{it}\\ +{\beta }_{11}ACSIZ{E}_{it}+{\beta }_{12}ACMEE{T}_{it}+{\beta }_{13}ACIN{D}_{it}+{\beta }_{14}SIZ{E}_{it}+{\beta }_{15}LE{V}_{it}+{\beta }_{16}LOSSC{O}_{it}\\ +{\beta }_{17}BIG{4}_{it}+{\beta }_{18}YEARDUMM{Y}_{it}+{\beta }_{19}INDUSTRYDUMM{Y}_{it}+{\epsilon }_{it}\end{array}$

onde:

α = constante

β = beta

$\epsilon$ = termo de erro

QCSR = divulgação da qualidade da responsabilidade social corporativa

AGE = diversidade de idade

GENDER = diversidade de gênero

NATIONALITY = diversidade de nacionalidade

ETHNICITY = diversidade étnica

EDULEVEL = diversidade de nível educacional

EDUBGROUND = diversidade de formação educacional

TENURE = diversidade de mandato

BODSIZE = tamanho do conselho

BODMEET = reuniões do conselho

BODIND = independência do conselho

ACSIZE = tamanho do comitê de auditoria

ACMEET = reuniões do comitê de auditoria

ACIND = independência do comitê de auditoria

SIZE = tamanho da empresa

LEV = índice de alavancagem

LOSSCO = prejuízo da empresa

BIG4 = qualidade da auditoria

YEARDUMMY = efeitos do ano

INDUSTRYDUMMY = efeitos do setor

6 Resultados e discussão

6.1 Dados estatísticos descritivos

A Tabela 1 mostra os dados estatísticos descritivos. A média de QCSR é 0,367, com variação entre 0,652 e 0,125, o que mostra que as empresas do setor financeiro da PSX relatam informações de RSC muito limitadas em seus relatórios anuais. O valor médio da diversidade de idades é de 0,383, com variação entre 0,221 e 0,601. A maior diversidade de gênero nas empresas financeiras da PSX é de 0,201, com valor médio de apenas 0,043, semelhante ao valor de 0,041 encontrado por Barako e Brown (2008) para bancos quenianos. Isso indica conselhos dominados por homens e uma representação feminina muito baixa nos conselhos de administração.

Tabela 1
Dados estatísticos descritivos

Variáveis	Obs.	Média	DP	Mín.	Mediana	Máx.	Teste-t da amostra pareada
							Média dos Bancos	Médias de não Bancos	Diferença das Médias	T. Stat
QCSR	576	0,367	0,133	0,125	0,250	0,652	0,413	0,305	0,108	6,265***
AGE	576	0,383	0,118	0,221	0,601	0,600	0,386	0,403	-0,016	-0,994
GENDER	576	0,043	0,072	0,000	0,000	0,201	0,016	0,054	-0,032	-3,759***
NATION	576	0,181	0,201	0,000	0,200	0,700	0,179	0,181	-0,180	-0,064
ETHNIC	576	0,641	0,082	0,400	0,700	0,800	0,673	0,663	0,010	0,857
EDULEVEL	576	0,475	0,123	0,123	0,500	0,721	0,512	0,421	0,091	5,588***
EDUBGROUND	576	0,748	0,573	0,560	0,700	0,800	0,342	0,234	0,108	4,453***
TENURE	576	0,577	0,117	0,000	0,600	0,804	0,570	0,623	-0,053	-3,293***
BODSIZE	576	8,398	1,551	7,000	8,000	13,000	8,398	7,941	0,777	3,647***
BODMEET	576	5,980	2,026	3,000	5,000	15,000	6,495	5,247	1,248	4,559***
BODIND	576	0,196	0,156	0,020	0,140	0,570	0,247	0,123	0,123	6,050***
ACSIZE	576	3,742	0,945	3,000	4,000	7,000	3,776	3,694	0,082	0,617
ACMEET	576	4,956	2,135	4,000	5,000	23,000	5,305	4,458	0,846	3,851***
ACIND	576	0,331	0,231	0,010	0,300	0,800	0,380	0,361	0,119	3,780***
SIZE ($ milhões)	576	709,864	1145,6	4,849	328,86	9563,7	1031,19	179,683	851,511	3,962***
LEV	576	0,556	0,886	0,001	5,800	4,200	0,788	0,244	0,543	4,536***
LOSSOCO	576	0,131	0,338	0,000	0,100	1,000	0,123	0,141	-0,017	-0,358
BIG4	576	0,737	0,440	0,000	1,000	1,000	0,884	0,529	0,354	6,182***

• Nota: A Tabela 1 mostra os dados estatísticos da amostra, como número de observações, média, mediana, máximo, mínimo, desvio padrão e teste-t da amostra pareada para bancos e não bancos.

A diversidade de gênero nos conselhos do setor financeiro do Paquistão reflete as preocupações globais sobre poucas mulheres nos conselhos de administração das empresas. O valor médio da diversidade nacional é 0,181. Em relação à diversidade étnica, o valor médio é de 0,641. Os resultados são consistentes com Majeed (2010), que afirma que o Paquistão é uma nação com uma diversidade étnica distinta, definida em termos da existência de quatro etnias (ou seja, Punjabi, Sindhi, Pashtuns e Balochi). Portanto, os conselheiros das empresas financeiras apresentam alta diversidade em termos étnicos para fins comerciais a fim de compreender facilmente os requisitos e preferências das partes interessadas dentro de cada grupo étnico.

A diversidade de nível educacional nos conselhos varia entre 0,123 e 0,721, com um valor médio de 0,475. Essa variação revela que existem empresas com diversidade homogênea no nível educacional do conselho, enquanto algumas possuem 72,1% de nível educacional heterogêneo^vi. Da mesma forma, 0,748 é o valor médio da formação educacional, inferior ao valor médio de 0,648 encontrado por Hassan et al. (2020). Para diversidade de mandato, o valor médio é de 0,577, com variação de 0,000 a 0,804, o que indica que existem empresas com mandato homogêneo, enquanto algumas possuem mandato 80% heterogêneo em seus conselhos. As estatísticas descritivas para as variáveis de controle são apresentadas na Tabela 1. Após dividir os dados da amostra em bancos e não bancos, aplicamos um teste t de amostra pareada para examinar se havia alguma diferença entre bancos e não bancos em termos da relação proposta. Nossos resultados mostram uma maior presença da maioria das variáveis nos bancos; no entanto, a diversidade de gênero e de mandato tem uma grande presença em não bancos.

7 Matriz de correlação

Aplicamos uma correlação de pares para detectar multicolinearidade (Tabela 2). Um coeficiente entre mais que 0,80 e 0,90 mostra que existe multicolinearidade (Gujarati & Porter, 2009). Aqui, a multicolinearidade não parece ser um problema sério para análise posterior, pois o valor do coeficiente das variáveis fica abaixo de 0,80.

Tabela 2
Matriz de correlação

	Variáveis	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
1.	QCSR	1,000
2.	AGE	0,070	1,000
3.	GENDER	0,090	-0,190***	1,000
4.	NATIONALITY	-0,099	-0,110*	0,122*	1,000
5.	ETHNICITY	0,339***	0,154**	0,017	-0,022	1,000
6.	EDULEVEL	0,222***	0,138**	-0,018	0,087	0,124*	1,000
7.	EDUBGROUND	0,158**	0,109	0,135	0,047	0,153**	0,059	1,000
8.	TENURE	-0,035	-0,102	0,235***	0,061	0,021	0,158*	0,021	1,000
9.	BODSIZE	0,200***	0,262***	0,001	-0,062**	0,070**	0,341***	0,253***	0,201***	1,000
10.	BODMEET	0,051	0,001	0,010	0,023	-0,067**	0,090***	0,089***	0,081	-0,057	1,000
11.	BODIND	0,191***	-0,032	-0,000	-0,091***	-0,050	0,053	0,059	0,037	-0,017	0,101***	1,000
12.	ACSIZE	0,193***	0,071**	-0,000	-0,054	0,020	0,142***	0,036	0,113***	-0,014	0,227***	0,052	1,000
13.	ACMEET	-0,042	0,004	-0,034	-0,016	-0,032	0,045	0,078**	0,060**	-0,054	0,180***	0,630***	-0,061**	1,000
14.	ACIND	0,194***	0,060*	0,011	-0,013	-0,014	0,017	0,027**	-0,00	0,051	0,193***	0,300***	0,198***	-0,062**	1.000

• Nota: A Tabela 2 mostra a correlação pareada entre as variáveis de interesse. ***, ** e * indicam significância no nível 1%, 5% e 10%, respectivamente.

8 Análise de regressão de efeitos aleatórios dos dados do painel

Os resultados documentados na Tabela 3 são da primeira regressão das variáveis de controle em relação à divulgação da QCSR e, em seguida, as variáveis de diversidade do conselho junto com as variáveis de controle, conforme mostrado nos Modelos 1, 2 e 3. O Modelo 2 é o modelo de base e os outros são derivados dele. No Modelo 1, regredimos as variáveis de controle em relação à divulgação da QCSR. Em relação às características do conselho, BODMEET (β = 0,0490, erro padrão = 0,0145) é positivamente significativo para a divulgação da QCSR. A descoberta indica que as empresas financeiras com mais reuniões de diretores têm uma qualidade superior de divulgação de QCSR. O resultado é consistente com os de Khan et al. (2010) para Bangladesh e de Katmon et al. (2019) para a Malásia. No entanto, BODSIZE tem uma relação não significativa com a divulgação de QCSR, o que é inconsistente com Nour et al. (2020), que encontraram uma relação positiva entre o tamanho do conselho e as práticas de RSC. BODIND também não tem impacto na divulgação de QCSR. Isso é consistente com os resultados de Yusof et al. (2019), que não encontraram relação entre independência do conselho e divulgação de RSC.

Tabela 3
Regressão de efeitos aleatórios de dados de painel para diversidade de conselho e divulgação de QCSR

Variáveis	Sinal	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4	Modelo 5	Modelo 6	Modelo 7
		Variáveis de controle	Modelo base	Regressão Robusta	QCSR Alternativa	Diversidade Alternativa	Caract. do CA Alternativa	Caract. do BOD Alternativa
AGE	+		0,0919**	0,0524	0,2666*	0,2939*	0,5681**	0,5097
			-0,045	-0,5155	-0,161	-0,1687	-0,2438	-0,3543
GENDER	+		0,6010***	0,0211**	6558***	0,1541***	0,9937***	0,8207***
			-0,1494	-0,0108	-0,2291	-0,0422	-0,311	-0,3684
NATIONALITY	+		-0,0419	-0,0133	-0,0441	-0,0123	-0,0155	0,1528
			-0,0536	-0,6787	-0,0805	-0,0348	-0,1371	-0,147
ETHNICITY	+		0,2037	0,329	0,2953	0,0539	0,2972	0,2811
			-0,1575	-0,2267	-0,2366	-0,1196	-0,4509	-0,5185
EDULEVEL	+		0,4495***	0,0221*	0,0822**	0,0502	0,1318***	0,0513***
			-0,2046	-0,0128	-0,0477	-0,0542	-0,0411	-0,0236
EDUBGROUND	+		0,4401***	0,3674	0,1352**	0,3939***	0,8353**	0,5576***
			-0,2153	-0,2722	-0,0339	-0,118	-0,4065	-0,1641
TENURE	+		-0,1341	0,023	-0,0135	-0,0499	-0,1749	-0,01641
			-0,0972	-0,0369	-0,1356	-0,0779	-0,1898	-0,3003
BODSIZE	+	-0,0716	-0,0032	-0,0035	-0,0184	-0,013	-0,0254	-0,0569
		-0,0597	-0,0081	-0,7401	-0,0121	-0,0129	-0,0183	-0,0257
BODMEET	+	0,0490***	0,0204***	0,038	0,0157**	0,0258***	0,0297	0,0601*
		-0,0145	-0,0062	-0,0216	-0,0056	-0,009	-0,0115	-0,0324
BODIND	+	-0,046	-0,111	-0,0349	-0,1678	-0,1599	-0,2902**	-0,4337
		-0,0951	-0,0931	-0,0941	-0,1309	-0,1409	-0,1521	-0,6003
ACSIZE	+	0,0398	0,0126	0,0337	0,013	0,0134	0,0165	0,0622
		-0,0844	-0,0117	-0,0655	-0,0163	-0,0178	-0,0223	-0,0376
ACMEET	+	0,0551***	0,0138***	0,0824	0,0122**	0,0172***	0,0169***	0,0428**
		-0,0206	-0,0045	-0,0973	-0,0064	-0,0068	-0,0065	-0,0198
ACIND	+	0,0498	0,0811	0,0846	0,2111*	0,2159	0,2752***	0,0551
		-0,5831	-0,0609	-0,1746	-0,1901	-0,7907	-0,1023	-0,4147
SIZE	+	0,0340***	0,0397***	0,0881***	0,0397***	0,0412***	0,0732***	0,638**
		-0,0107	-0,0094	-0,0234	-0,0094	-0,0134	-0,0264	-0,0333
LEV	+	-0,0052***	0,0334**	-0,2159	-0,0393**	0,0748***	-0,0041	0,1114**
		-0,0021	-0,0146	-0,7907	-0,0131	-0,0412	-0,0297	-0,0561
LOSSCO	+	-0,0449	-0,0292	0,0293	-0,0698	-0,0735	0,0152	-0,1819
		-0,2841	-0,0445	-0,0231	-0,0641	-0,066	-0,0627	-0,1167
BIG4	+	0,0476	0,0264	0,0548**	0,0005	0,0205	0,0172	0,0852
		-0,1484	-0,0305	-0,0212	-0,0419	-0,0422	-0,0627	-0,0967
_CONS		0,4092***	-0,2706	-0,0693	0,5308***	-0,0241	-0,4951	0,0299
		-0,0673	-0,1847	-0,1483	-0,1902	-0,251	-0,3291	-0,6917
Dummy ano		Sim	Sim	Sim	Sim	Sim	Sim	Sim
Dummy setor		Sim	Sim	Sim	Sim	Sim	Sim	Sim
Observações		576	576	576	576	576	576	576
Wald Chi2		97,655***	91,983***	76,901***	87,86***	56,83***	77,53***	37,70***
R2		0,5971	0,5111	0,5111	0,5986	0,4716	0,4526	0,5315

• Nota: Os números entre parênteses correspondem ao erro padrão, enquanto os outros números mostram o valor do coeficiente. Os valores em negrito mostram variáveis significativas em ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.

Em relação às características do comitê de auditoria, ACMEET (β = 0,0551, erro padrão = 0,0206) tem um impacto positivo na QCSR. O resultado mostra que o aumento das reuniões do comitê de auditoria melhora a qualidade da divulgação de RSC, pois podem apoiar e auxiliar a administração da empresa no fornecimento de informações de mais qualidade. No entanto, ACSIZE e ACIND não têm relação com a divulgação de QCSR. No que diz respeito às características específicas da empresa, SIZE (β = 0,0340, erro padrão = 0,0107) está positivamente associado à divulgação de QCSR, enquanto LEV (β = -0,0052, erro padrão = 0,0021) está negativamente associado a ele. O resultado mostra que a divulgação de RSC das empresas de grande porte é mais qualitativa, o que significa que as empresas com maior capitalização de mercado têm práticas de divulgação de RSC de qualidade mais elevada, pois têm recursos suficientes para investir em atividades de RSC. Nossos resultados para o tamanho da empresa e a alavancagem são consistentes com os de Giannarakis (2014). O R-quadrado do Modelo 1 é 0,5971, o que mostra que as variáveis do Modelo 1 explicam 59,71% da divulgação da QCSR.

Conforme se apresenta na Tabela 3, Modelo 2, adicionamos variáveis de diversidade do conselho ao Modelo 1 e refizemos a regressão. No Modelo 2, que é o modelo de base, AGE (β = 0,0919, erro padrão = 0,0450) está significativa e positivamente associado à divulgação de QCSR, demonstrando que a diversidade de idade é um recurso valioso da empresa para melhorar a divulgação de QCSR. A diversidade de idade melhora a capacidade de inovação e criatividade da empresa, melhorando, assim, suas vantagens competitivas e, portanto, a divulgação de QCSR. Além disso, a diversidade de idade, que tem uma relação negativa com a divulgação de RSC no setor não financeiro (Hassan et al., 2020; Khan et al., 2019b; Post, Rahman & Rubow, 2011), é positivamente significativa no setor financeiro. Isso se deve às diferenças entre o setor financeiro e o não financeiro (Katmon et al., 2019), caracterizadas pela diferença nos cenários institucionais, com alta intervenção regulatória e governança mais rígida no ambiente corporativo daquele (Haniffa & Cook, 2005; Said, Zainuddin & Haron, 2009). GENDER (β = 0,6010, erro padrão = 0,1494) tem uma influência altamente significativa e positiva na divulgação de QCSR. Os resultados apoiam os conceitos básicos da teoria da VBR, em que a diversidade de gênero no conselho melhora os recursos de monitoramento corporativo, o que contribui para a melhoria da qualidade na tomada de decisões sobre as práticas de RSC. Nossos resultados, portanto, servem de apoio à aplicação de uma proporção feminina em conselhos corporativos no setor financeiro do Paquistão e de outros países em desenvolvimento.

A presença de EDULEVEL (β = 0,4495, erro padrão = 0,2046) é considerada significativamente positiva para a QCSR, o que demonstra que conselheiros com níveis educacionais diversos podem mitigar desafios de forma sofisticada e estratégica. Ideias alternativas são geradas em questões estratégicas, como divulgação de RSC, quando há diversidade de nível educacional em um conselho, em comparação à homogeneidade no nível educacional do conselho. O resultado para EDUBGROUND (β = 0,4401, erro padrão = 0,2153) está significativa e positivamente associado à divulgação de QCSR, indicando que uma formação educacional diversa é um recurso corporativo, o que contribui para vantagens competitivas e a qualidade da divulgação de RSC. As empresas que exigem membros do conselho de diversas origens educacionais têm debates vigorosos sobre questões morais, éticas, jurídicas e financeiras, conhecimento técnico e bem-estar das partes interessadas antes de decidir sobre questões estratégicas. O resultado é consistente com o de Hassan et al. (2020), que encontraram uma relação significativa e positiva entre a diversidade da formação educacional e a divulgação de RSC. Além disso, os resultados do Modelo 2 mostram que outras variáveis de diversidade, como NATIONALITY, ETHNICITY e TENURE, não têm relação com a divulgação de QCSR. O que encontramos para a diversidade TENURE está de acordo com Hassan et al. (2020) e Khan et al. (2019a), que encontraram um impacto não significativo do mandato na divulgação de RSC. Os resultados para a diversidade ETHNICITY são consistentes com os de Katmon et al. (2019), que não encontraram relação alguma entre diversidade étnica e divulgação de RSC para empresas com registro na bolsa na Malásia.

Para a diversidade de NATIONALITY, nosso resultado é semelhante a um estudo anterior realizado por Barako e Brown (2008), que não encontrou relação entre a diversidade de nacionalidade e a divulgação de RSC. Os conselheiros estrangeiros do setor financeiro de países em desenvolvimento podem não ser capazes de realizar divulgações importantes de RSC, devido aos custos mais elevados desses conselheiros estrangeiros em comparação com os conselheiros locais, monitoramento ineficaz e falta de familiaridade com as leis e regulamentos locais. O R-quadrado do Modelo 2 é 0,5111, o que indica que 51,11% da QCSR é explicada pela variável no modelo. O tamanho do R-quadrado mostra que o modelo é o que melhor se ajusta (Gujarati & Porter, 2009). No entanto, um R² baixo é a norma em vários estudos de divulgação, como o de Jizi (2017), que obteve um R² variando de 12% a 42% ao examinar a relação entre a composição do conselho e a divulgação do desenvolvimento sustentável. Muttakin et al. (2015) obtiveram um R² variando de 50% a 51,6% ao investigar o impacto das características do conselho na divulgação de RSC. Rao e Tilt (2016) obtiveram um R² de 41% a 67% ao examinar a relação entre a diversidade do conselho e os relatórios de CSR^vii.

Mais uma vez, para avaliar a solidez dos principais resultados, analisamos com a devida atenção o Modelo 2 e refizemos a regressão. Os resultados permanecem consistentes com o modelo de base. Portanto, podemos afirmar que nossos resultados são sólidos em relação a outras estimativas de regressão. Além disso, usamos a medição alternativa para a variável dependente^viii, variáveis de diversidade do conselho^ix, características do conselho^x e características do comitê de auditoria^xi para uma análise de sensibilidade. Os resultados do REM são apresentados na Tabela 3, Modelos 4, 5, 6 e 7. Apesar de observar alguma variação entre os modelos, os resultados são quase consistentes com os do modelo de base. Afirmamos, portanto, que nossos resultados permanecem sólidos e inalterados em procedimentos de medição alternativos.

9 Regressão do método generalizado de momentos (GMM)

A literatura anterior mostrou que a diversidade do conselho está sujeita a questões de endogeneidade (Chang et al., 2017; Harjoto et al., 2015; Upadhyay & Zeng 2014). Endogeneidade refere-se a uma situação na qual as variáveis independentes são correlacionadas com o termo de erro (Gujarati & Porter, 2009). Ocorre quando as variáveis dependentes e independentes causam uma à outra simultaneamente e os efeitos causais são recíprocos (Wooldridge, 2002). Além disso, ocorre devido a variáveis omitidas ou simultaneidade no modelo proposto (Katmon et al., 2019). Essa causalidade/endogeneidade reversa pode resultar em coeficientes inconsistentes e enviesados do modelo estimado (Akbar, Poletti-Hughes, El-Faitouri & Shah, 2016; Roberts & Whited, 2011).

Há extensa literatura sobre a aplicação de modelos semiparamétricos (Atak, Linton & Xiao, 2011; Chen et al., 2012; Connor, Hagmann, & Linton, 2012) para superar problemas de endogeneidade em estudos empíricos com dados de painel heterogêneos (Chen et al., 2012). Para isso, costuma ser usado um estimador de painel dinâmico desenvolvido por Arellano & Bond (1991) baseado no GMM para lidar com questões de causalidade reversa ou endogeneidade. A estimativa do GMM é amplamente utilizada, pois supera todos os outros estimadores em termos de viés e eficiência (Soto, 2009). Blundell e Bond (1998) também mostraram a superioridade do GMM em relação a outros estimadores. Portanto, aplicamos o sistema GMM para superar as limitações identificadas em estudos empíricos anteriores e apoiar nossos cálculos GLS. Estudos anteriores sobre governança corporativa e práticas de RSC também usaram GMM (Chang et al., 2017; Hunjra et al., 2020; Khan et al., 2019a).

O principal ponto fraco do sistema GMM é que ele requer um grande número de variáveis instrumentais (Roodman, 2009b). Os instrumentos do GMM podem não ter um desempenho eficaz quando as variáveis do regressor são persistentes ao longo do tempo (Blundell & Bond, 1998). Para corrigir esse problema, Roodman (2009a) executou o pacote xtabond2 no software STATA. O segundo ponto fraco do GMM é o problema potencial de identificação excessiva se os instrumentos forem muito grandes. Os testes de Hansen e diferença em Hansen fornecem resultados fracos na presença de excessiva identificação (Roodman, 2009b). Aumentando com a dimensão do tempo, o número de instrumentos pode ser muito grande em comparação ao tamanho da amostra, prejudicando alguns resultados assintóticos. Diferentes testes estatísticos e pós-diagnósticos são realizados para examinar a validade e a solidez do modelo, bem como as variáveis instrumentais. Para cada modelo, documentamos o coeficiente estimado, o teste de validade de Hansen^xii, teste de 1ª ordem (AR 1), 2ª ordem (AR 2)^xiii, e teste F^xiv. Os valores significativos e não significativos do teste diagnóstico determinam a validade dos diferentes instrumentos e a solidez dos resultados. Com base nos testes pós-diagnóstico, podemos concluir que os modelos e instrumentos estimados estão especificados adequadamente.

A Tabela 4, Modelos 1, 2, 3, 4 e 5, apresenta os resultados do GMM. Conforme documentado na Tabela 4, Modelo 1, AGE (β = 0,4294, erro padrão = 0,1959), GENDER (β = 0,3313, erro padrão = 0,1785), EDULEVEL (β = 0,9458, erro padrão = 0,2667) e EDUBGROUND (β = 0,6744, erro padrão = 0,2818) estão positivamente relacionados à divulgação de QCSR no setor financeiro do Paquistão. Esses resultados são semelhantes aos nossos resultados de base tabulados na Tabela 3, Modelos 2, e o Modelo 3 valida nossas estimativas de base. Aplicamos uma regressão semelhante (ou seja, GMM) em relação aos outros modelos na Tabela 3 (Modelos 4, 5, 6 e 7) e apresentamos os resultados na Tabela 4, Modelos 2, 3, 4 e 5. Encontramos que os resultados da Tabela 4, juntamente com as outras variáveis, são, em sua maioria, semelhantes aos resultados apresentados na Tabela 3. Portanto, concluímos que nossos resultados de GLS são sólidos para o problema de endogeneidade já que nossa estimativa de GMM fornece resultados consistentes.

Tabela 4
Análise de regressão GMM

Variáveis	Sinal	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4	Modelo 5
		QCSR Base	QCSR Alternativa	Diversidade Alternativa	Caract. do Conselho. Alternativa	Caract. do CA Alternativa
AGE	+	0,4294***	0,5690**	0,3939*	0,2217	0,1310**
		-0,1959	-0,3791	-0,1597	-0,3175	-0,0246
GENDER	+	0,3313*	0,4547**	0,2531***	0,2601***	0,0991**
		-0,1785	-0,2134	-0,0372	-0,0144	-0,0549
NATIONALITY	+	-0,1673	-0,7866	0,5639	-0,8531	0,0529
		-0,5288	-0,7145	-0,3618	-0,7469	-0,0695
ETHNICITY	+	0,3722	0,7527	0,4539**	0,1355	-0,4017
		-0,3289	-0,4294	-0,1196	-0,6397	-0,4074
EDULEVEL	+	0,9458***	0,335***	-0,0123	0,1922***	0,0541*
		-0,2667	-0,089	-0,0348	-0,0535	-0,0291
EDUBGROUND	+	0,6744***	0,5166***	0,3939**	0,5331**	0,7029
		-0,2818	-0,245	-0,1118	-0,2769	-0,6095
TENURE	+	0,024	-0,8269	-0,0467	-0,0554	-0,0603
		-0,2639	-0,3703	-0,0679	-0,2825	-0,0482
BODSIZE	+	0,0617	0,0665**	-0,0139	-0,1352	-0,0874*
		-0,0532	-0,0327	-0,0149	-0,1772	-0,0515
BODMEET	+	0,034	0,0153	0,0348***	0,1302*	-0,0344
		-0,0187	-0,0114	-0,0081	-0,0501	-0,031
BODIND	+	0,5417*	0,3291**	-0,1599	0,4224***	0,0991**
		-0,0315	-0,1217	-0,1409	-0,1176	-0,0356
ACSIZE	+	0,0345	-0,0142	0,0413	0,0336***	0,0162
		-0,0441	-0,0512	-0,0178	-0,0136	-0,0913
ACMEET	+	0,0412**	0,0527***	0,0172***	0,0113**	-0,0431
		-0,0211	-0,0311	-0,0056	-0,0065	-0,0511
ACIND	+	0,0119	0,0156	-0,0348	-0,2533	0,2533
		-0,171	-0,0728	-0,0312	-0,2075	-0,2075
SIZE	+	0,2141***	0,1511***	0,04712***	0,2941***	0,0247***
		-0,0661	-0,0415	-0,0114	-0,1401	-0,0085
LEV	+	-0,2759**	-0,3769*	-0,2149***	-0,228	-0,0244**
		-0,1211	-0,2301	-0,0107	-0,075	-0,0022
LOSSCO	+	-0,0018	-0,0155	-0,0734	-0,014	-0,0331*
		-0,0205	-0,0251	-0,0616	-0,0188	-0,0116
BIG4	+	0,1319	0,1782	0,3454**	0,0131	0,0225
		-0,0512	-0,6514	-0,1415	-0,0459	-0,0622
_CONS		-0,4854	0,0913	-0,0541	0,4316	0,8619
		-0,5548	-0,7027	-0,251	-0,7722	-0,7512
Dummy ano		Sim	Sim	Sim	Sim	Sim
Dummy setor		Sim	Sim	Sim	Sim	Sim
Observações		576	576	576	576	576
Teste f		11,311	14,232	9,385	11,493	8,443
Prob. > F		0	0	0	0	0
Teste de Hansen		0,5662	0,3968	0,8451	0,3265	0,7538
AR (1)		0,0366***	0,0731**	0,0821**	0,0884***	0,0752***
AR (2)		0,797	0,5319	0,0683	0,5334	0,7458

• Nota: Os números entre parênteses correspondem ao erro padrão, enquanto os outros números correspondem ao coeficiente das variáveis. Os valores em negrito mostram variáveis significativas em ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.

10 Conclusão

O envolvimento das empresas na divulgação da RSC e as vantagens competitivas sustentadas sugerem que as características do conselho, especificamente no que diz respeito à sua diversidade, devem ter relação com as práticas de RSC. Apesar da crescente literatura sobre governança corporativa e RSC em países em desenvolvimento (Al-Fadli et al., 2019; Ajaz et al., 2020; Hassan et al., 2020; Olthuis & Oever, 2020; Wellalage et al., 2018), a relação entre a diversidade do conselho e a qualidade da divulgação de RSC no setor financeiro tem sido relativamente pouco investigada. Examinamos, portanto, a influência da diversidade do conselho na divulgação da RSC e previmos que a relação pode ser padronizada de forma diferente da literatura anterior em diferentes contextos e nações, devido às suas características distintas. A análise foi realizada para 64 empresas financeiras para um período de 9 (nove) anos, de 2010 a 2018, utilizando regressões múltiplas, e os resultados são apresentados sob a perspectiva da teoria da VBR.

Os resultados da regressão GLS de efeitos aleatórios e método generalizado de momentos (GMM) demonstram que a diversidade de idade, gênero, nível educacional e formação educacional do conselho está significativa e positivamente associada à qualidade da divulgação da QCSR. Nossos resultados servem de apoio aos conceitos básicos da teoria de VRB no sentido de que as diversidades de idade, gênero, nível educacional e histórico educacional são recursos valiosos, raros, inimitáveis e insubstituíveis da empresa e as impulsionam para a obtenção de vantagens competitivas por meio das práticas de RSC. Em relação à diversidade de gênero, nossos resultados também fornecem um argumento de apoio para pelo menos uma cota de diretoria feminina em empresas paquistanesas como obrigatória a partir de 2017 pelo novo Código de Governança Corporativa do Paquistão de 2017 (Comissão de Valores Mobiliários do Paquistão, 2017). O crescente interesse em estudar a diversidade de gênero se deve à pressão de entidades reguladoras (Gonçalves, Gaio & Santos, 2019). Além disso, nem todas as variáveis de diversidade estão significativamente associadas à divulgação de QCSR, como nacionalidade, etnia e diversidades de mandato, que não estão significativamente associadas à divulgação de QCSR.

Ao contrário de outras descobertas de pesquisa, nosso estudo preenche a lacuna na literatura anterior, fornecendo argumentos preliminares sobre a influência da diversidade do conselho na divulgação de RSC no setor financeiro de países em desenvolvimento. Reagimos aos comentários de Ibrahim e Hanefah (2016) e Hoang et al. (2018) sobre o fato de que estudos acerca de variáveis abrangentes de diversidade de conselho e sua relação com a divulgação de RSC são limitados em países em desenvolvimento. Também respondemos aos comentários feitos por Rao e Tilt (2016a) de que os estudos sobre nível educacional, formação educacional e diversidades étnicas são muito limitados. Mais notavelmente, os estudos existentes concentram-se principalmente na teoria da dependência de recursos, teoria da agência, teoria das partes interessadas e teoria da legitimidade etc. (Abdullah & Ismail, 2013; Chang et al., 2017; Harjoto et al., 2019; Hassan et al., 2020), e nenhum desses estudos forneceu evidências baseadas na teoria da VBR. Fazemos uma contribuição à literatura teórica examinando a diversidade dos conselhos e as relações de RSC em economias em desenvolvimento sob a perspectiva da teoria da VBR.

Esta pesquisa tem uma série de implicações benéficas. Os resultados do estudo podem ser uma valiosa fonte de conhecimento para reguladores e legisladores, principalmente para o setor financeiro em países em desenvolvimento. Recomendamos que as empresas do setor financeiro planejem diversificar sua estrutura de conselho de acordo com a idade, gênero, nível educacional e formação educacional para melhorar suas vantagens competitivas. Em linha com a teoria da VBR, esses recursos desempenham um papel importante nas decisões estratégicas sobre as práticas de RSC, que podem ser superiores a outros concorrentes. O novo código de GC de 2017 do Paquistão exige pelo menos uma mulher no conselho. Ao contrário de Khan et al. (2019b), recomendamos que os legisladores e reguladores incentivem uma porcentagem obrigatória de conselheiras em todo o mundo, como na Noruega, Espanha e na França, onde a porcentagem de conselheiras é de 40% (Galia & Zenou, 2013; Upadhyay & Zeng, 2014), enquanto na Malásia, a porcentagem de conselheiras é de 30% (Abdullah & Ismail, 2013) e um terço na Itália (Giovinco, 2014).

O estudo tem algumas limitações. Em primeiro lugar, a amostra de 64 empresas financeiras é considerada relativamente pequena, embora esteja entre as maiores amostras na pesquisa de diversidade do conselho e divulgação de RSC no setor financeiro. Em segundo lugar, outras variáveis de diversidade, como experiência, qualidade da direção, cultura, religião e especialização, são consideradas importantes, mas são muito problemáticas para medir e analisar, o que é uma limitação inevitável. Independentemente das limitações acima, estamos confiantes de que o presente estudo é relevante e oportuno e contribui para a literatura pertinente às economias emergentes, sobretudo o Paquistão.

Estudos futuros poderiam investigar a influência de variáveis de interação construídas com base em variáveis de diversidade significativas para a divulgação de RSC. Afirmamos, ainda, que o impacto da diversidade do conselho na divulgação de RSC pode ser diferente em outros países de mercado emergente. Portanto, pesquisas em um contexto semelhante podem oferecer resultados diferentes em diferentes países em desenvolvimento em comparação com os resultados fornecidos pelo presente estudo.

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• Processo de Avaliação:

  Double Blind Review

Notas

• i
  Argumentamos que a divulgação da RSC e o desempenho da RSC são dois conceitos diferentes. O desempenho da RSC é a configuração de princípios de responsabilidade social, responsividade social e políticas, programas e resultados observáveis associados às relações sociais da empresa (Wood, 1991).
• ii
  Ativos tangíveis incluem ativos financeiros (informados no balanço patrimonial) (Grant, 1991) e ativos intangíveis compreendem diferentes possibilidades como habilidades, conhecimento, experiência (Helfat e Peteraf, 2003), heterogeneidade nacional e internacional e diversidade de gênero.
• iii
  Instituto de Governança Corporativa do Paquistão, Instituto de Contadores Corporativos e Gerenciais do Paquistão, Centro de RSC do Paquistão, Instituto de Contadores Licenciados do Paquistão e Conselho Internacional de Relatórios Integrados.
• iv
  $BI=1-{\displaystyle \sum _{i=1}^n{P}_i^2}$ onde BI corresponde ao índice de Blau, “i” representa diversas categorias, “n” representa os membros em cada categorias e “t” representa a proporção de membros do conselho em cada categoria, respectivamente. O índice de Blau varia entre zero e um. “0” mostra a falta de heterogeneidade, enquanto “1” mostra total heterogeneidade.
• v
  A idade dos membros do conselho em empresas financeiras paquistanesas é, em sua maioria, próxima ou superior a 40 anos. Portanto, selecionamos as menores categorias de 40 anos.
• vi
  Por exemplo, um estudo conduzido por Garcia-Meca et al. (2018) demonstra que as empresas financeiras no Canadá, França, Alemanha, Itália, Holanda, Espanha, Suécia, Reino Unido e EUA têm uma média de 0,092 representação feminina em seus conselhos.
• vii
  Observamos que vários magnatas dos negócios, como Bill Gates, Steve Jobs e Mark Zuckerberg, são indivíduos extremamente bem-sucedidos que sequer concluíram seus estudos universitários.

• viii

  Para mais informações, consulte Kolk e Pinkse (2010), Saleh et al. (2010), Michelon e Parbonetti (2012), Platonova et al. (2018), Harjoto et al. (2019) e Katmon et al. (2019). Esses estudos encontram um R² com variação entre 30% e 60% ao investigar o desempenho/divulgação da RSC em vários contextos.
• ix
  A divulgação da RSC é uma medida dummy e a proporção da pontuação total da empresa dividida pelos itens do índice (Saleh et al., 2010).
• x
  AGE é o desvio padrão da idade dos conselheiros (Katmon et al., 2019). Para GENDER, as empresas com pelo menos uma conselheira recebem o valor “1” e, caso contrário, “0”. Para NATIONALITY, os conselhos com pelo menos uma nacionalidade estrangeira recebem o valor “1” e, caso contrário, “0”. ETHNICITY é a proporção da etnia dos conselheiros em relação ao total de membros, excluindo o grupo étnico dos membros majoritários. EDULEVEL é a proporção de conselheiros com outras qualificações educacionais. EDUBGROUND é a proporção de membros do conselho com mais de uma formação educacional em comparação com o total de membros. TENURE é medido pela proporção de membros com menos de 3 anos de mandato em relação ao total de membros do conselho.
• xi
  Uma medida alternativa para as características do conselho baseia-se em valores medianos, usando dummies como BODSIZE, que é medido usando “1” para empresas com tamanho grande de conselho e “0” para tamanho pequeno de conselho. O BODMEET é medido usando “1” para frequência alta e “0” para frequência baixa de reuniões do conselho. O BODIND é medido usando “1” para alta e “0” para baixa independência do conselheiro.
• xii
  Medições alternativas para as características do comitê de auditoria baseiam-se m valores medianos, usando dummies como ACSIZE, que é medido usando “1” para empresas com um comitê de auditoria grande e “0” para um comitê de auditoria pequeno. ACMEET é medido usando “1” para frequência alta e “0” para frequência baixa de reuniões do comitê de auditoria. ACIND é medido usando “1” para alta e “0” para baixa independência do comitê de auditoria em um ano específico.

• xiii

  Baum et al. (2003) afirmam que um valor não significativo do teste de Hansen garante a validade das restrições de identificação excessiva, sugerindo a validade das variáveis instrumentais.
• xiv
  Segundo Roodman (2009b), um valor significativo para AR (1) e um valor não significativo para AR (2) mostram que a correlação de primeira ordem (AR1) é importante e no segundo estágio (AR2), a correlação está ausente.
• xv
  Segundo Khan et al. (2019b), o teste F indica que as variáveis instrumentais selecionadas são fortes e válidas em p < 0,0000.

• Copyrights:

  RBGN detém os direitos autorais deste conteúdo publicado

• Análise de Plágio

  A RBGN realiza análise de plágio em todos os seus artigos no momento da submissão e após a aprovação do manuscrito por meio da ferramenta iThenticate.

Apêndice A Índice de Qualidade de Responsabilidade Social Corporativa

Atividade de RSC Anos 2010 2011 … … … 2018 1. Relações empregatícias 1. Saúde e segurança dos empregados 2. Treinamento, formação educacional e benefícios a empregados 4. Perfil dos empregados 5. Opções de compra de ação para empregados 6. Prêmio de saúde e segurança Subtotal de divulgação (a) 2. Envolvimento da comunidade 1. Programa de doações em dinheiro 2. Programa beneficente 3. Programa de bolsas de estudo 4. Patrocínio de atividades esportivas 5. Apoio ao sentimento de orgulho nacional 6. Projetos público-privados Subtotal de divulgação (b) 3. Produto 1. Melhoria e desenvolvimento de produto/serviço 2. Segurança do produto/serviço 3. Qualidade do produto/serviço 4. Atendimento ao cliente Subtotal de divulgação (c) 4. Meio ambiente 1. Controle da poluição 2. Programa de prevenção ou reparação 3. Conservação/gestão de resíduos e reciclagem 4. Prêmio em programa ambiental Subtotal de divulgação (d) Total de pontos de QCSR/60)

Atividade de RSC	Anos
	2010	2011	…	…	…	2018
1. Relações empregatícias
1. Saúde e segurança dos empregados
2. Treinamento, formação educacional e benefícios a empregados
4. Perfil dos empregados
5. Opções de compra de ação para empregados
6. Prêmio de saúde e segurança
Subtotal de divulgação (a)
2. Envolvimento da comunidade
1. Programa de doações em dinheiro
2. Programa beneficente
3. Programa de bolsas de estudo
4. Patrocínio de atividades esportivas
5. Apoio ao sentimento de orgulho nacional
6. Projetos público-privados
Subtotal de divulgação (b)
3. Produto
1. Melhoria e desenvolvimento de produto/serviço
2. Segurança do produto/serviço
3. Qualidade do produto/serviço
4. Atendimento ao cliente
Subtotal de divulgação (c)
4. Meio ambiente
1. Controle da poluição
2. Programa de prevenção ou reparação
3. Conservação/gestão de resíduos e reciclagem
4. Prêmio em programa ambiental
Subtotal de divulgação (d)
Total de pontos de QCSR/60)

Editor Responsável:

Prof. Dr. João Mauricio Gama Boaventura

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  26 Abr 2021
• Data do Fascículo
  Jan-Mar 2021

Histórico

• Recebido
  30 Nov 2019
• Aceito
  08 Set 2020