Retos, 13(25), 2023 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
abril-septiembre 2023
pp.151-167
https://doi.org/10.17163/ret.n25.2023.10
Diversidad de género y desempeño financiero en
empresas bursátiles mexicanas
Gender diversity and financial performance in
Mexican stock companies
Beatriz Rosas-Rodríguez
Profesora e investigadora de la Universidad Autónoma de Querétaro, México
beatriz.rosas@uaq.mx
https://orcid.org/0000-0003-3093-7075
Michael Demmler
Profesor e investigador de la Universidad Autónoma de Querétaro, México
michael.demmler@uaq.mx
https://orcid.org/0000-0002-1629-5814
Lizeth A. Razo-Zamora
Doctoranda en Ciencias Económico Administrativas de la Universidad Autónoma de Querétaro, México
lrazo15@alumnos.uaq.mx
https://orcid.org/0000-0002-8366-5416
Recibido: 29/12/2022 Revisado: 14/02/2023 Aprobado: 22/02/2023 Publicado: 01/04/2023
Resumen: debido a que la maximización de utilidades es el principal objetivo de las empresas privadas, es importante conocer cómo puede
afectar el comportamiento de los agentes que toman las decisiones. El objetivo del artículo es estimar el efecto que la diversidad de género en
la junta directiva tiene en el desempeño financiero de las empresas y evaluar si la sugerencia de la Bolsa Mexicana de Valores de incorporar a
mujeres en los consejos de administración tuvo un efecto en la diversidad de la junta directiva. Para ello, se utilizó una muestra de las empresas
bursátiles no financieras del Índice IPC de la BMV en el periodo 2011-2021. Se aplicaron cuatro modelos de regresión: de datos panel, MC2E-VI,
sistema GMM y DiD. Los resultados muestran que la presencia de solo una mujer en el consejo de administración tuvo un efecto negativo sobre
el ROA de las empresas y que la sugerencia de inclusión femenina en los consejos tuvo un efecto sobre la presencia de mujeres en las juntas
directivas. Esto respalda la teoría de la masa crítica de que en grupos sesgados las mujeres son símbolos y su presencia no tiene efecto o tiene
efectos negativos. Para que haya un efecto debe incrementar el número de mujeres en el consejo de administración.
Palabras clave: finanzas corporativas, gobernanza, finanzas conductuales, desempeño financiero, diversidad de género, mujeres en los consejos,
toma de decisiones corporativas, teoría de la masa crítica.
Abstract: since profit maximization is the main objective of private companies, it is important to know how the behavior of some agents can
influence decision making within the company. The objective of this document is to estimate if gender diversity on the board of directors has any
effect on the financial performance of Mexican stock companies. We use a sample of Mexican non-financial companies listed on the Mexican Stock
Exchange and part of the IPC Index during 2011-2021. Four regression models were used: panel data regression, OLS2S regression, GMM system,
and DiD. Results show that the presence of only one woman on the board of directors had a negative effect on ROA and that recommendation for
female inclusion on boards had an effect on the presence of women on the boards of directors. These results support Critical Mass Theory about
how in biased groups women are symbols, and their presence has negative or no effect. In order to have an effect, the number of women on the
board of directors must increase.
Keywords: corporate finance, governance, behavioral finance, financial performance, gender diversity, women on boards, corporative decision
making, critical mass theory.
Cómo citar: Rosas-Rodríguez, B., Demmler, M. y Razo-Mora, L. A. (2023). Diversidad de género y desempeño finan-
ciero en empresas bursátiles mexicanas. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 13(25), 151-167.
https://doi.org/10.17163/ret.n25.2023.10
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152 Beatriz Rosas-Rodríguez, Michael Demmler y Lizeth A. Razo-Zamora
Introducción
Actualmente las investigaciones sobre diversidad
de género han generado interés, tal vez debido a
que la diversidad permite que los miembros de
un grupo se encuentren identificados dentro del
mismo ya que amplía el panorama del grupo al
aportar diferentes puntos de vista. Además, la
diversidad de género permite reducir las brechas
laborales que afectan las posibilidades de inser-
ción de la mujer en el mercado de trabajo (Iranzo y
Richter, 2002), y que se incrementan a medida que
se escala en la jerarquía corporativa. De acuerdo
con la OECD (2022), tanto en países desarrollados
como en los países en desarrollo, entre el 52 % y el
60 % de las mujeres se encuentran empleadas en
los sectores de trabajo mal remunerado.
Como es conocido, el objetivo primordial en las
empresas es maximizar las utilidades de los accio-
nistas, y por esto, es importante estudiar cómo el
comportamiento de los tomadores de decisiones
puede afectar los resultados de la empresa. En
el ámbito corporativo se han estudiado las dife-
rencias de género de los tomadores de decisio-
nes como el director general, el propietario y los
integrantes del consejo de dirección. Una forma
de investigar la diversidad es bajo el enfoque de
nanzas conductuales, en las que se estudia cómo
los sesgos cognitivos de los individuos inuyen
en la toma de decisiones (Hirshleifer, 2015). Entre
tales sesgos se encuentran el exceso de conanza,
principalmente atribuido a los hombres, y la aver-
sión al riesgo, atribuida a las mujeres; y se conoce
que debido a ellos pueden existir diferencias en el
desempeño nanciero de las empresas.
El objetivo de esta investigación es estimar
el efecto que tiene la diversidad de género en la
junta directiva sobre el desempeño nanciero de
las empresas bursátiles mexicanas que forman
parte del Índice de Precios y Cotizaciones (IPC)
en el periodo 2011-2021, controlando la endoge-
neidad bajo diferentes enfoques. Adicionalmente,
se evalúa si la sugerencia de la Bolsa Mexicana
de Valores (BMV) en 2018 de incorporar a muje-
res en los comités directivos tuvo un efecto en la
diversidad de la junta directiva.
El presente documento ofrece una contribu-
ción importante a la literatura porque a la fecha
existen pocos estudios sobre el rol que tiene el
género de los tomadores de decisiones en los
rendimientos empresariales, y se diferencia de
los estudios sobre México existentes porque, con
el n de controlar la causalidad inversa y la en-
dogeneidad, se aplican varios enfoques. Por lo
tanto, representa una novedad para el mercado
mexicano; ayuda a mitigar la brecha de conoci-
miento existente sobre la diversidad de género en
las juntas directivas, y contribuye socialmente al
ayudar a reducir los estigmas sociales que limitan
el acceso a las mujeres a puestos directivos.
Relación de la diversidad de género y
el desempeño de las empresas
En las investigaciones empíricas de la diversidad
de género y su impacto en la toma de decisiones
corporativas se han encontrado sesgos conduc-
tuales que se le atribuyen a hombres y mujeres
y que pueden influir en los rendimientos finan-
cieros de una empresa, lo que hace importante
investigarlos. Por un lado, las mujeres son más
cautelosas y conservadoras en el manejo de la
información que los hombres (Adhikari, 2013)
y, por otro, los hombres son propensos a tener
demasiada confianza al tomar decisiones (Barber
y Odean, 2001). Por ejemplo, García Solarte et al.
(2018) demostraron que el género influye en el
comportamiento que promueven los directores;
mientras las empresas dirigidas por mujeres pro-
mueven aspectos como la participación, el sentido
de pertenencia y el trabajo en equipo, aquellas
dirigidas por hombres, impulsan la competitivi-
dad y la productividad.
Quienes toman las principales decisiones en
las empresas suelen ser los propietarios, los inte-
grantes de la junta directiva o los integrantes del
equipo de alta dirección, como el director general.
Chirwa (2008) y Robb y Watson (2012) encontra-
ron que cuando las mujeres son propietarias y
tomadoras de decisiones, no hay diferencias en
los márgenes de utilidad de las empresas.
Jeong y Harrison (2017), así como Martín-Uge-
do et al. (2018) encontraron que tener una directora
incrementa el rendimiento, principalmente a largo
plazo. De igual forma, Naseem et al. (2019) encon-
traron también un efecto positivo en la existencia
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de directoras, aunque menor que en empresas con
directores. En cambio, Lam et al. (2013) y Adhikari
(2013) probaron un efecto inverso entre la exis-
tencia de directoras mujeres y el desempeño de
las empresas. Especícamente para las empresas
manufactureras tailandesas, tener una directora
tiene un efecto negativo a corto y a largo plazo,
aunque tal efecto se reduce cuando incrementa
el nivel educativo y la experiencia (Singhathep y
Pholphirul, 2015). Finalmente, Kaur y Singh (2018)
y Baloyi y Ngwakwe (2017) no encontraron evi-
dencia de que la existencia de una directora afecte
el desempeño de las empresas.
Respecto a la diversidad de mujeres en las
juntas directivas, los hallazgos son diversos.
Por un lado, para el mercado español, Camp-
bell y Minguez-Vera (2008) al igual que Valls
Martínez y Cruz Rambaud (2019); para la India,
Srivastava, et al. (2017), y en el índice bursátil
europeo STOXX600 la investigación de Nuber y
Velte (2020), todos ellos encontraron que cuan-
do aumenta el número de mujeres en los comi-
tés, se obtiene un mayor desempeño nanciero.
Controlando la endogeneidad y la causalidad
inversa, Chatterjee y Nag (2022) concluyen que
los impactos de la diversidad de género sobre
el desempeño de la empresa y en la creación de
valor son grandes y positivos. Por otro lado, Yang
et al. (2019) encontraron un efecto negativo de la
diversidad de género y el desempeño; mientras
que, Unite et al. (2019) y Dang et al. (2021) coin-
cidieron en que no hay un efecto signicativo
de la diversidad de género en la junta directiva
sobre el desempeño.
Teoría de la masa crítica
La teoría social de la masa crítica es una analogía
a una conocida teoría en física nuclear, que sugie-
re que se requiere de una masa crítica de material
para provocar una fisión nuclear. La teoría social
de la masa crítica de Kanter (1977) parte de la idea
de que para formar la dinámica de interacción en
un grupo de personas es fundamental un apropia-
do porcentaje de personas social y culturalmente
diferentes. Por lo tanto, con esta teoría se explica
la necesidad de un porcentaje mínimo de perso-
nas para que su interacción dentro de un grupo
provoque una reacción significativa.
De acuerdo con Kanter (1977) puede haber tres
tipos de grupos dependiendo de la composición
porcentual de cada categoría. Su representación
gráca se presenta en la gura 1. El primer tipo
son los grupos uniformes, con una relación 100 a
0, donde solo hay personas de una sola categoría.
El segundo tipo, los grupos sesgados, ocurren
cuando al grupo se agrega a unas pocas personas
de una categoría, provocando que su presencia
sea solo simbólica. En los grupos sesgados, existe
un grupo dominante sobre otro simbólico en una
proporción aproximada de 85 % a 15 %, que pue-
de tratarse de una o dos personas; una cantidad
muy pequeña para causar un impacto o para que
entre ambos miembros simbólicos formen una
alianza. El tercer tipo, los grupos inclinados, con
una proporción 65 % a 35 %. En esta distribución,
los dominantes se vuelven mayorías y los símbo-
los se vuelven minorías, donde sí pueden existir
alianzas entre los miembros de las minorías que
tengan efectos sobre el grupo total. El cuarto tipo
es un grupo equilibrado, el cual ocurre cuando se
llega a una proporción 60 % a 40 % o 50 % a 50 %.
Dirigiendo la teoría social de la masa críti-
ca al contexto de la inclusión de mujeres como
consejeras directoras en las empresas, agregar
unas pocas mujeres a una organización podría
proporcionarles solo un estatus simbólico, y
aunque podría esperarse que por la presencia de
unas cuantas mujeres se haga más fácil y rápida
la incorporación de más mujeres, por su estado
simbólico, perpetúa su escasa existencia. Por lo
tanto, el número de miembros debe ser suciente
para contrarrestar los efectos del simbolismo.
De acuerdo con Kanter (1977) para mejorar los
comités directivos, debe existir una masa crítica
de mujeres directoras aproximadamente de 35
%, es decir, la que existe en grupos inclinados, y
así las directoras ya no representan la “perspec-
tiva de la mujer”, y los otros directores notan las
opiniones de las directoras en lugar de su género.
No obstante, de acuerdo con Levrau (2017)
la mayoría de los estudios de género examinan
directorios que tienen, en promedio, menos del
10 % de mujeres directoras porque esta es la com-
posición más común de los directorios, y conse-
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cuentemente, aún parece haber un consenso de
que la masa crítica de tres mujeres es necesaria
para que exista un impacto. Kanter (1977) ar-
ma que, una vez que se cruza el umbral mínimo
de equilibrio de género, la presencia de mujeres
mejorará el desempeño del directorio.
Figura 1
Tipos de grupos denidos por la representación proporcional de dos categorías sociales.
Nota. Adaptado de Kanter (1977, p. 209).
Diversidad de género en México
De acuerdo con la OECD (2022) desde 2016 el
porcentaje de mujeres en las juntas directivas
de las empresas públicas listadas de Estados
Unidos y Canadá, supera el 20 %. Para el 2014, en
Latinoamérica, había 9,5 % de mujeres en los comi-
tés directivos; mientras que, en México fue solamen-
te de 6 % (CEPAL, 2015). Como se muestra en la
figura 2, en Brasil y Chile hay mayor presencia de
las mujeres en los consejos directivos de las empre-
sas que cotizan, con 16,9 % y 15,2 %; cifra que casi
se ha triplicado para Brasil y duplicado para Chile
desde 2015, cuando eran de 5,8 % y 7,7, respecti-
vamente. Mientras tanto, México se encuentra por
debajo de Brasil, de Chile y de Colombia, y entre
2016 y 2021 el porcentaje pasó de 7,2 % a 10,6 %.
El Instituto Mexicano para la Competitividad
(IMCO) señaló que el porcentaje de empleo de
mujeres en las empresas listadas de la BMV es
de 36 %, pero se reduce al aumentar el nivel je-
rárquico del puesto, a 10 % y 4 % para el director
nanciero y para director general, respectivamen-
te. Además, cerca de 32 empresas del total que
cotizan en la BMV nunca han tenido una direc-
tora y la intervención promedio de las mujeres
en los consejos de administración es de 11,5 %,
de los cuales 8,5 % es a través de consejeras no
independientes, lo que podría sugerir que en su
participación destaca una relación con el equipo
o con los accionistas (IMCO, 2022). Considerando
el contexto y la literatura revisada, se formuló la
siguiente hipótesis:
Hipótesis 1: debido a la escasa presencia de mujeres
en las juntas directivas, la participación de consejeras
se encuentra en un estado simbólico. Por lo tanto,
puede haber efectos negativos, poco signicativos o
nulos sobre desempeño nanciero de la empresa.
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Figura 2
Porcentaje de mujeres en comités directivos de empresas públicas en países latinoamericanos
Nota. Elaborado con datos de OCDE (2022).
Para el contexto mexicano, dada la falta de
información, resulta difícil encontrar datos sobre
mujeres directoras de las empresas a lo largo del
tiempo. Aparentemente, las mujeres se enfrentan
a obstáculos cuando tratan de escalar en la jerar-
quía corporativa; un informe de la OCDE (2018)
destaca que, aunque las mujeres tienen una buena
intervención en los puestos de alto nivel del sector
público, es necesario incrementar su participación
en el privado. Esto limita la investigación sobre
las mujeres en las posiciones directivas del sector
privado. Mendoza-Quintero et al. (2018) investi
-
garon el impacto de la diversidad de género en los
consejos de administración y en el equipo directivo
sobre el rendimiento y el nivel de endeudamiento
de las empresas que cotizan en la BMV hasta el año
2016 y encontraron solo efecto de la participación
de las mujeres en los consejos de administración
sobre el nivel de endeudamiento.
En México, la BMV sugiere el uso de prácticas
y principios sobre gobierno corporativo elaboradas
por el Consejo Coordinador Empresarial (CCE). A
partir de 2018, el CCE agregó prácticas, para di-
versicar y enriquecer los conocimientos y puntos
de vista en los consejos; en una de estas prácticas
se recomienda la incorporación de la mujer en las
juntas directivas (CCE, 2018) y dicha sugerencia
fue promovida por la BMV. Con base en la anterior
literatura se formuló la siguiente hipótesis:
Hipótesis 2: las sugerencias de inclusión en 2018 de
la BMV ayudan a que se incremente la participación
de las mujeres en las juntas directivas.
Materiales y método
Algunos retos que enfrentan los estudios sobre
el género y su efecto en la toma de decisiones
es la información limitada (Adams, 2016); por
ello, el problema de investigación planteado se
analiza usando el índice bursátil IPC de la BMV.
Con 141 empresas listadas actualmente, la BMV
es la segunda bolsa de valores más grande de
América Latina después de la Bolsa de Valores de
Sao Paulo de Brasil (Bolsa Mexicana de Valores
[BMV], 2022a). El IPC al ser el índice bursátil más
importante de la BMV contiene las 36 empresas
más importantes listadas en el mercado nacional
y representa una muestra equilibrada, pondera-
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da y representativa de la BMV y de la economía
mexicana (BMV, 2022b). Por lo tanto, estudiar
el fenómeno de la investigación utilizando las
empresas del IPC ofrece una aproximación ade-
cuada para la economía mexicana en general.
La población de estudio son las 36 empresas
que forman parte del IPC de la BMV. Sin embargo,
debido a que se excluyeron las empresas dedi-
cadas a servicios nancieros —porque tienen un
tratamiento diferente debido a las disposiciones
generales aplicables— la muestra nal fue de 30
empresas del IPC. La distribución sectorial de
la muestra es la siguiente: el 52 % de las empre-
sas se encuentra en los sectores de industria y
materiales de consumo frecuente, 26 % en cada
sector, respectivamente; 19,8 % en servicios de
telecomunicaciones y servicios de consumo bá-
sico, 9,9 % respectivamente en cada uno. En el
sector de materiales se encontraban 16,2 % de las
empresas, y 9,9 % en energía, salud, y tecnologías
de la información, 3,3 % en cada sector.
La información de las empresas se obtuvo
a través del análisis de contenido de los repor-
tes que las empresas entregan anualmente a la
BMV a través del Sistema de Transferencia de
Información sobre Valores (STIV-2) (Comisión
Nacional Bancaria y de Valores [CNBV], 2022).
A continuación, se presentan los modelos usados
para cumplir con el objetivo de investigación.
Especificación del modelo
En la Ecuación 1 se presenta el modelo para eva-
luar el impacto de la existencia de mujeres en
las juntas directivas sobre el desempeño de la
empresa y así probar la primera hipótesis.
PFit=αit+PFit-1 γ+Diverit δ+xit β+εit (1)
donde t=2011-2021, PFit representa el desem-
peño, medido como el valor del retorno sobre
activos a nivel operativo, del total de empresas i,
para los años t; Div
it
δ es la variable de interés, la
diversidad en la junta directiva, que es el porcen-
taje de mujeres en las juntas directivas del total
de empresas i, para los años t; PFit-1 es el valor
rezagado del desempeño de los años previos del
total de empresas i, para los años t; x
it
β representa
el conjunto de variables de control las cuales se
muestran en la tabla 1.
En el modelo planteado puede existir un
problema de endogeneidad en virtud de (i) la
no aleatoriedad y los efectos no observables por
los que las empresas incluyen a mujeres en la
junta directiva, (ii) la heterogeneidad entre la
información recolectada de las empresas, y (iii) la
relación de las variables a través del tiempo por
el que las variables independientes pueden estar
correlacionadas con el término de error. Además,
puede haber un problema de causalidad inversa
porque, así como el desempeño afecta la diver-
sidad, la asociación de las mujeres en las juntas
puede ser efecto de las características individua-
les de las empresas. Una razón importante para
tratar ambos problemas es que, si no se tratan de
identicar los efectos causales, indirectamente se
contribuye a perpetuar más estereotipos sobre
las mujeres, sobreestimando erróneamente los
efectos positivos o negativos que la presencia
femenina tiene sobre el desempeño de las em-
presas (Adams, 2016).
Una primera solución es el modelo de datos
panel con estimador de efectos jos, pero este
podría proporcionar un estimador sesgado por
la correlación de las variables independientes con
el término de error. Otra opción es el modelo de
mínimos cuadrados sobre la primera diferencia
de la Ecuación 1; sin embargo, este podría resultar
en un estimador sesgado a causa de la correlación
entre la variable rezagada dependiente ∆PF
it-1
y
el término de error ∆ε
it
.Un modelo de mínimos
cuadrados con variable instrumental (MC2E-VI)
donde las variables instrumentales están correla
-
cionadas con la variable independiente de inte-
rés, pero no con la variable dependiente, puede
controlar la endogeneidad, más no la causalidad
inversa. Otra solución es el uso de diferencias en
diferencias (DiD) para encontrar el efecto, por
ejemplo, del género en lugares que aplican las
políticas de diversidad de género y en lugares
en los que no (Valls Martínez y Cruz Rambaud,
2019; Yang et al., 2018). Por último, una solución
para la endogeneidad y la causalidad inversa es
el Método Generalizado de Momentos (GMM)
de Arellano y Bond (1991) donde se agrega un
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rezago de la variable explicada al modelo como
variable independiente (Arora, 2023; Chatterjee
y Nag, 2022; Dang et al., 2021).
Siguiendo el método GMM en el que, además
de incluir la variable de interés, Diverit δ, y otras
variables independientes de control, x
it
β; se realiza
la transformación de la primera diferencia, inclu-
yendo rezagos de la variable dependiente como
variable instrumental del porcentaje de mujeres
en la junta directiva. Con este modelo se supone
exogeneidad secuencial, ya que, al agregar su-
cientes rezagos, se elimina tanto la correlación de
las variables independientes y el error, como los
efectos individuales de cada empresa. Como en
la Ecuación 2:
∆PFit=∆PFit-1γ+∆Diveritδ+∆xit β+∆εit (2)
Para probar la segunda hipótesis, se realizó un
modelo para conocer el efecto del cambio en el
código de mejores prácticas empresariales sobre
la diversidad en la junta directiva. El segundo
modelo se explica de la siguiente forma:
PDivCAit=αit+βPDivE+δT2018it+
δT2018it×βPDivE+xit β +εit (3)
donde PDivCA
it
representa la diversidad en la
junta directiva; βPDivE es una variable cticia del
grupo de tratamiento, es decir, aquellas empresas
que cuentan, en una primera versión del modelo,
con más del 30% de mujeres empleadas; en una
segunda versión del modelo, con más de 40 % de
mujeres empleadas. δT2018it es una variable cti
-
cia que obtiene el valor 1 en el periodo posterior
al 2018, año en que se sugiere la incorporación de
la mujer en las juntas a las empresas listadas en la
BMV. Finalmente, xit β es un conjunto de variables
de control que inuyen sobre la diversidad en la
junta directiva.
Descripción de las variables
En la Tabla 1 se presentan los indicadores de la
variable dependiente, las variables explicativas
de interés y las variables explicativas de control.
La variable dependiente fue el desempeño finan-
ciero y los indicadores utilizados para medirlo
son: ROA, ROA operativo y ROE. La variable de
interés, diversidad de género, se mide utilizan-
do tres indicadores con base en los usados por
Adams y Ferreira (2009), Arora (2022), Chatterjee
y Nag (2022), Dang et al. (2021), Unite et al. (2019)
y Valls Martínez y Cruz Rambaud (2019): el por-
centaje de mujeres consejeras, una variable ficticia
cuando hay una consejera, y una variable ficticia
cuando hay tres consejeras. La variable ficticia
una mujer en el comité, representan lo que en la
teoría social de la masa crítica es un comité con
presencia simbólica, mientras que la variable fic
-
ticia presencia de tres mujeres es un comité en el
que las mujeres son minoría.
Por último, las variables de control presenta-
das en la tabla 1 fueron también utilizadas por
Adams y Ferreira (2009), Arora (2022), Campbell
y Minguez-Vera (2008), Chatterjee y Nag (2022),
Dang et al. (2021), Nuber y Velte (2021), Unite et al.
(2019) y Valls Martínez y Cruz Rambaud (2019).
Tabla 1
Operacionalización de las variables
Identificador Definición
Indicadores de la variable dependiente
ROA Utilidad neta respecto a activos totales.
ROAop Utilidad operativa respecto a activos totales.
ROE Utilidad neta respecto a capital.
Variables independientes de interés
Div3Adm Variable ficticia. 1, cuando hay 3 consejeras; 0, en caso contrario.
Div1Adm Variable ficticia.1, cuando hay 1 consejera; 0, en caso contrario.
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Identificador Definición
PDivAdm Porcentaje de consejeras en la junta directiva respecto al total de miembros.
Variables independientes de control
TAdm Número de integrantes del consejo de administración.
TDirec Número de integrantes del consejo de administración.
PCAInd Consejeros independientes respecto al total.
CEOdual Variable ficticia. 1, cuando el CEO sea también presidente de la junta directiva.
CEOCA Variable ficticia. 1, cuando el CEO sea también parte de la junta directiva.
PDirCA Porcentaje de ejecutivos que no pertenecen también a la junta directiva respecto al total.
lnVentas Valor ventas anuales.
lnActivos Valor de los activos anuales.
Sec Variable ficticia de cada industria.
Edad Antigüedad de la empresa.
Nota. La información se obtuvo de los reportes anuales de cada empresa a través del STIV-2 (CNBV, 2022).
Resultados
La tabla 2 muestra las características principales
de las variables utilizadas. Para probar la primera
hipótesis se realizaron tres diferentes enfoques de
regresión: regresión de datos panel con el estima-
dor de efectos jos y regresión con variable ins-
trumental para controlar la endogeneidad, ambos
basados en la Ecuación 1 y, el modelo dinámico
para controlar la endogeneidad y la causalidad
inversa, con base en la Ecuación 2. Además, para
probar la segunda hipótesis, se aplicó un modelo
de DiD basado en la Ecuación 3, para evaluar si
hubo un cambio en la diversidad de las juntas
después de la sugerencia de la BMV en 2018.
Tabla 2
Estadística descriptiva
Variables Obs. Media Dev. Est Min Max
Variables dependientes
ROA 296 9.37 6.48 -9.10 40.20
ROAop 325 10.05 5.95 -10.61 38.01
ROE 307 21.20 23.71 -122.70 160.00
Variables independientes
DivAdm3 321 0.20 0.40 0 1
DivAdm1 321 0.65 0.47 0 1
TAdm 328 17.60 9.65 0.00 43.00
PDivAdm 321 7.53 6.85 0.00 36.36
PCAInd 307 41.14 16.42 0.00 83.33
TDirec 312 8.91 4.32 0.00 23.00
PDirCA 321 7.16 9.56 0.00 50.00
CEOdual 318 0.32 0.46 0 1
CEOCA 318 0.40 0.49 0 1
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Variables independientes
Variables Obs. Media Dev. Est Min Max
lnVentas 325 9.97 2.09 4.18 13.89
lnActivos 325 10.62 1.76 6.17 14.33
Edad 330 33.85 23.98 -4 96
Nota. Elaboración propia con base en los datos del STIV-2 (CNBV, 2022).
El enfoque de datos panel con efectos jos se
presenta en la tabla 3. Para los modelos con enfo-
que de datos panel se realizó la prueba Hausman
(no reportada) de efectos jos respecto a efectos
aleatorios y se encontró que lo mejor es usar el
estimador de efectos jos. Aunque el efecto es po-
sitivo para la existencia de tres mujeres y negativo
para la presencia de una mujer, el estimador de
efectos jos fue solo signicativo cuando hay una
consejera y tiene efectos negativos sobre el ROA.
Tabla 3
Modelo de efectos jos con datos panel
V.
Explic.
ROA ROA op ROE
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Div3 -0.008 0.149 2.555
(1.118) (1.001) (2.289)
Div1 -2.312** -1.145 0.981
(0.999) (1.068) (3.701)
PDiv -0.100 -0.041 0.188
(0.062) (0.055) (0.153)
Cons -77.428 -260.000 -210.000 24.687 -63.994 -46.291 -1500 -1500 -1300
(426.141) (471.307) (464.527) (343.863) (354.396) (367.538) (1100) (1100) (1200)
TAdm -0.091 -0.034 -0.076 -0.086 -0.055 -0.077 -0.427 -0.436 -0.443
(0.101) (0.104) (0.100) (0.080) (0.086) (0.079) (0.256) (0.296) (0.265)
PCAInd -0.030 -0.020 -0.032 -0.007 -0.003 -0.007 0.010 -0.001 0.006
(0.044) (0.044) (0.043) (0.038) (0.037) (0.038) (0.111) (0.108) (0.109)
PDirCA -0.082* -0.119** -0.103* -0.113*** -0.131*** -0.121*** -0.120 -0.101 -0.078
(0.048) (0.053) (0.051) (0.025) (0.034) (0.030) (0.119) (0.156) (0.145)
TDirec 0.311* 0.299 0.292 0.232 0.221 0.225 0.734 0.696 0.725
(0.181) (0.187) (0.183) (0.148) (0.150) (0.149) (0.434) (0.446) (0.443)
CEOdual 4.113 4.393) 4.328 2.928 3.054 3.022 1.914 2.127 1.857
(3.053) (3.061) (2.991) (2.383) (2.394) (2.349) (7.283) (7.267) (7.298)
CEOCA 1.393 1.365 1.528 1.256 1.261 1.317 5.256 5.364 5.092
(1.437) (1.444) (1.461) (0.914) (0.932) (0.927) (3.112) (3.077) (3.133)
lnActivos -14.888*** -14.857*** -14.993*** -12.536*** -12.422*** -12.550*** -38.012*** -38.409*** -38.411***
(2.944) (2.936) (2.874) (2.706) (2.710) (2.706) (5.214) (5.501) (5.370)
lnVentas 17.717*** 17.758*** 17.882*** 14.942*** 14.856*** 15.003*** 54.293*** 54.303*** 54.181***
(4.051) (4.049) (4.082) (3.260) (3.285) (3.281) (12.465) (12.641) (12.541)
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V.
Explic.
ROA ROA op ROE
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Edad -0.121 -0.130) -0.133 (-0.022 -0.025 -0.030 -0.716 -0.686 -0.661
(0.129) (0.147) (0.137) 0.117 (0.122) (0.120) (0.425) (0.412) (0.418)
Año 0.035 0.123 0.102 (-0.015) 0.029 0.020 0.711 0.707 0.613
(0.217) (0.238) (0.235) (0.1749) (0.179) (0.185) (0.558) (0.562) (0.583)
R2.3657 .3769 .3725 .3651 .3683 .3660 .2491 .2483 .2500
Nota. * p<.1; ** p<.05; *** p<.01. Errores estándar robustos entre paréntesis.
Aunque el enfoque de datos panel maneja,
hasta cierto punto la endogeneidad, sufre de ses-
gos. Debido a esto, se estimaron modelos usando
el enfoque de MC2E-VI. Se utilizó como instru-
mento el tamaño de la junta directiva, siguiendo
a Campbell y Minguez-Vera (2008) y a Nuber y
Velte (2021), quienes consideran que es una va-
riable de gobierno corporativo que se espera que
tenga una asociación positiva signicativa con el
nombramiento de mujeres directoras (Campbell
y Minguez-Vera, 2008) y a pesar de no ser com-
pletamente exógena, es relativamente estable a
lo largo del tiempo y puede verse mucho menos
afectada por el desempeño de la empresa que
otras variables del gobierno corporativo (Nuber
y Velte, 2021).
A los modelos de la tabla 4 se les realizó la
prueba de endogeneidad Durbin-Wu-Hausman
(DWH) y la prueba de instrumentos débiles, estos
resultados también se presentan en la tabla 4. Se
encontró que los indicadores de la variable de
interés sí son endógenos. Para la segunda prueba,
los resultados muestran que cuando se utiliza
como variable dependiente el porcentaje de con-
sejeras en la junta directiva respecto al total para
los tres indicadores de desempeño (ROA, ROE y
ROA operativo) el instrumento es débil. Mientras
que, cuando se utilizan las variables cticias sobre
presencia una mujer o de tres mujeres consejeras,
la prueba demuestra que el instrumento no es
débil. Los modelos evidencian que la existencia
de una o tres consejeras afecta de forma negativa
y signicativa sobre el desempeño nanciero:
cuando como indicador de desempeño nanciero
se usa ROA (modelos 1 y 2); cuando se usa ROA
operativo (modelos 4 y 5), y cuando se usa ROE
(modelos 7 y 8).
Tabla 4
Modelo en MC2E-VI
V. Explic. ROA ROA op ROE
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Div3 -3.883** -3.501** -17.434***
(1.882) 1.469 6.369
Div1 -5.237** -4.700** -21.852**
(2.436) (1.986) (8.484)
PDiv -2.265 -0.961 -6.715
(2.554) (0.603) (5.281)
Cons 19.108*** 23.793*** 47.402 14.439*** 18.113*** 20.184*** 18.076 30.825*** 64.819
(3.318) (4.569) (35.246) (2.724) (3.361) (5.782) (11.302) (13.709) (47.241)
PCAInd 0.034 0.073** 0.014 0.043** 0.073*** 0.110** 0.263** 0.465*** 0.402*
(0.038) (0.033) (0.089) (0.023) (0.027) (0.049) (0.108) (0.114) (0.219)
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V. Explic. ROA ROA op ROE
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
PDirCA 0.029 -0.020 -0.183 0.024 -0.010 -0.112 0.049 -0.152 -0.528
(0.035) (0.050) (0.270) (0.036) (0.045) (0.111) (0.155) (0.187) (0.582)
TDirec -0.132 -0.040 0.162 -0.049 0.024 0.180 0.554 0.964** 1.529
(0.100) (0.117) (0.423) (0.088) (0.106) (0.211) (0.373) (0.433) (1.133)
CEOdual -0.951 -1.343 -2.925 -0.385 -0.445 -0.327 0.192 -1.596 -6.290
(0.885) (0.935) (3.377) (0.849) (0.925) (1.273) (3.709) (4.017) (9.569)
CEOCA -0.419 -1.755 -10.776 -0.110 -1.276 -2.640 6.321* 1.182 -22.057
(0.926) (1.322) (12.379) (0.768) (0.944) (1.931) (3.542) (4.553) (24.791)
lnActivos -3.298*** -3.825*** -11.047*** -3.034*** -3.303*** -4.461*** -11.642*** -12.525*** -27.551***
(0.830) (0.945) (9.714) (0.609) (0.688) (1.393) (2.775) (3.075) (15.486)
lnVentas 3.079*** 3.237*** 11.094*** 3.067*** 3.060*** 4.544*** 11.606*** 11.172*** 29.682***
(0.839) (0.835) (10.125) (0.554) (0.599) (1.407) (2.747) (2.851) (17.580)
Edad -0.011 0.001 0.005 0.004 0.017 0.021 0.164** 0.234*** 0.317
(0.025) (0.024) (0.054) (0.019) (0.021) (0.029) (0.077) (0.084) (0.196)
Ficticia años SI SI SI SI SI SI SI SI SI
Ficticia
sector SI SI SI SI SI SI SI SI SI
R2.1381 .0638 . .1320 .0305 . .1122 .0025 .
N 302 302 302 302 302 302 302 302 302
Test DWH .347 .053 .031 .136 .007 .018 .069 .005 .005
Test Instrum. 115.161 46.705 0.833 128.539 59.528 4.242 121.153 53.580 1.950
Nota. * p<.1; ** p<.05; *** p<.01. Errores estándar robustos entre paréntesis.
Continuando con el análisis, para examinar la
relación entre la diversidad de género y el des-
empeño nanciero de la empresa, controlando la
causalidad inversa y la endogeneidad, el método
GMM es considerado más efectivo. El método
GMM aborda el problema de la endogeneidad
mediante el uso de instrumentos de variable de-
pendiente rezagada y variables endógenas con
rezagos apropiados (Chatterjee y Nag, 2022).
A todos los modelos de la tabla 5 se presenta
la prueba de Sargan y la prueba de Hausman
respecto a la sobreidenticación del modelo y
la prueba de autocorrelación de Arellano-Bond
sobre el primer AR(1) y el segundo rezago AR(2).
Donde se presenta que en el segundo rezago no
hay correlación entre los errores. Los resultados
solo son signicativos en el modelo 9, que mues-
tra que el porcentaje de consejeras tiene un efecto
negativo sobre el desempeño nanciero medido
a través del ROE. Además, el impacto del por-
centaje de consejeras en las juntas directivas es
negativo, pero mucho menor que el que muestra
el modelo MC2E-VI (modelo 9 de la tabla 4).
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Tabla 5
Modelo sistema GMM dinámico
V. Explic. ROA ROA op ROE
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Dep 0.389*** 0.376*** 0.378*** 0.336*** 0.336*** 0.334*** -0.299 -0.281 -0.284
t-1 (0.076) (0.080) (0.070) (0.079) (0.079) (0.075) (0.255) (0.252) (0.241)
Div3 -0.640 0.404 7.738
(2.130) (1.912) (11.417)
Div1 -2.137 -0.884 -7.145
(1.459) (1.428) (4.232)
PDiv -0.183 -0.111 -0.769*
(0.118) (0.128) 0.379
TAdm -0.121 -0.069 -0.104 -0.124 -0.103 -0.111 -0.415 -0.238 -0.333
(0.099) (0.112) (0.089) (0.082) (0.089) (0.077) (0.322) (0.341) (0.363)
PCAInd -0.025 -0.015 -0.030 -0.004 0.000 -0.004 -0.129 -0.109 -0.163
(0.043) (0.043) (0.042) (0.033) (0.034) (0.033) (0.129) (0.134) (0.153)
PDirCA -0.070 -0.110* -0.109* -0.059 -0.072 -0.078 -0.119 -0.224 -0.250
(0.046) (0.062) (0.059) (0.037) (0.051) (0.047) (0.217) (0.237) (0.216)
TDirec 0.164 0.184 0.149 0.122 0.117 0.109 1.091** 0.973* 0.843
(0.161) (0.152) (0.145) (0.120) (0.118) (0.117) (0.532) 0.512 0.553
CEOdual 2.887 3.125 3.196 2.015 2.091 2.142 8.547 10.047 10.591
(2.148) (2.159) (2.194) (1.410) (1.478) (1.503) (9.089) 9.144 9.090
CEOCA -0.159 -0.219 0.098 0.458 0.487 0.675 1.775 2.113 3.443
1.090 1.110 1.233 0.750 0.788 0.894 4.284 4.306 4.804
lnActivos -10.304*** -10.354*** -10.362*** -8.686*** -8.615*** -8.644*** -43.749*** -43.092*** -42.851***
(2.219) (2.217) (2.229) (2.018) (2.166) (2.213) (7.978) (8.136) (7.826)
lnVentas 9.413*** 9.660*** 9.758*** 8.962*** 8.947*** 9.171*** 56.298*** 55.545*** 55.803***
2.624 2.606 (2.589) (1.711) (1.783) (1.790) (15.513) (15.255) (15.001)
Edad 0.604 0.567 0.589 0.322 0.319 0.294 -1.873 -1.702 -1.633
0.431 0.416 (0.415) (0.442) (0.455) (0.451) (2.113) (2.113) (2.234)
Ficticia
años SI SI SI SI SI SI SI SI SI
AR(1) .007 .006 .006 .007 .007 .006 .007 .011 .015
AR(2) .472 .424 .503 .238 .245 .268 .510 .816 952
Prueba
Sargan .516 .265 .075 .182 .057 .009 .000 .000 .000
Prueba
Hansen .948 .988 .974 .959 .984 .769 .805 .989 .997
Nota. * p<.1; ** p<.05; *** p<.01. Errores estándar robustos entre paréntesis.
Finalmente, para probar la segunda hipótesis
y conocer si las sugerencias realizadas por la BMV
tuvieron un efecto después de 2018 sobre la di-
versidad de género en las juntas directivas. En la
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163
tabla 6 se presentan los resultados sobre el modelo
de DiD de la Ecuación 3; el modelo sin contro-
les —modelo 1 y 3— y con controles —modelo
2 y 4— bajo dos grupos de tratamiento: aquellas
empresas que tienen más del 30 % de empleadas
mujeres y aquellas empresas con más del 40 %.
Se observa que tanto las empresas que tienen
más de 30 % de empleadas como las que tienen 40
% de empleadas tienen un efecto positivo sobre
la diversidad en la junta directiva de la empresa;
pero el efecto es mayor en las empresas con 40 %
de empleadas. Asimismo, aunque existió un cam-
bio en la diversidad de las empresas después de
2018, no ocurrió en las empresas que tienen más
diversidad de género en sus empleados.
Tabla 6
Modelo de DiD
V. Explic. PDivAdm
(1) (2) (3) (4)
30PDivE 2.1369** 2.9214***
(1.0098) (1.009)
40PDivE 2.872** 4.9502***
(1.2617) (1.2788)
T2018 3.6437*** 3.8978*** 4.0275*** 4.2396***
(1.0614) (0.9649) (0.9712) (0.8873)
T2018x30PDivE 1.8937 1.1060
(1.8373) (1.6699)
T2018x40PDivE 0.9842 -0.7047
(2.1788) (1.9627)
Cons 5.6319*** -3.8462 5.8118*** -6.7988**
(0.5543) (3.4073) (0.5072) (3.4175)
TAdm 0.1317** 0.1244***
(0.044) (0.0432)
PCAInd 0.0457* 0.0314
(0.0261) (0.0265)
PDirCA -0.0732* -0.0909**
(0.0427) (0.0421)
TDirec 0.3013*** 0.2638**
(0.1024) (0.1025)
CEOdual -0.9295 -0.4484
(1.0069) (1.0084)
CEOCoAd -3.1043*** -2.7392***
(0.8972) (0.8967)
lnActivos -1.5023*** -0.7314
(0.6984) (0.7139)
lnVentas 2.1774*** 1.8265***
(0.6409) (0.6401)
Sec -1.072*** -1.2064***
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164 Beatriz Rosas-Rodríguez, Michael Demmler y Lizeth A. Razo-Zamora
V. Explic. PDivAdm
(1) (2) (3) (4)
(0.2695) (0.2743)
Edad 0.0007 0.0011
(0.0219) (0.0218)
Empresa 0.1684*** 0.1514***
(0.0448) (0.0449)
R2.0967 .2954 .0926 .3039
N 321 302 321 302
F12.41 10.02 11.88 10.39
Nota. * p<.1; ** p<.05; *** p<.01. Errores estándar robustos entre paréntesis.
Conclusiones y discusión
La diversidad de género puede garantizar la pre-
sencia de miembros de diferentes categorías dentro
de un grupo, así como la igualdad de condiciones
para la entrada de algunos de estos miembros. En
este estudio se probó la hipótesis de que la presen-
cia de mujeres en las juntas directivas en México
es escasa ubicándose en un estado simbólico con
efectos negativos o poco significativos sobre el des-
empeño de la empresa. Para ello se realizaron tres
enfoques de regresión: efectos fijos con datos panel,
MC2E-VI y GMM. Asimismo, se evaluó el efecto de
la sugerencia de incorporar mujeres en los consejos
sobre la diversidad de las juntas directivas.
Para los modelos de regresión de efectos jos,
los resultados sugieren que la presencia de una
consejera tiene efectos signicativos y negativos
únicamente sobre la variable ROA. Cuando se
controla la endogeneidad con las regresiones de
MC2E-VI, se encontró que tanto la intervención
de una mujer en la junta directiva, como la de
tres mujeres, tiene efectos signicativos y nega-
tivos sobre los tres indicadores de desempeño.
Recordando que Adams y Ferreira (2009) y Adams
(2016) resaltan que, para evitar obtener efectos
erróneos y mayores a los reales, se debe abordar
la endogeneidad y la causalidad inversa en las
regresiones sobre el desempeño, con el modelo
GMM los resultados muestran que solo son sig-
nicativos los efectos del porcentaje de consejeras
sobre el ROA.
Si se consideraran únicamente los resultados
del enfoque MC2E-VI, se concluiría un efecto nega-
tivo de la presencia de consejeras sobre el desem-
peño nanciero. Sin embargo, con la contribución
adicional del enfoque GMM, los resultados de
los modelos de regresión deben interpretarse con
precaución, para no contribuir con estereotipos al
sobreestimar erróneamente los efectos (Adams,
2016). Ahora bien, observando el enfoque modelo
GMM, el porcentaje de mujeres en los consejos
puede tener efectos negativos sobre el desempe-
ño de la empresa. Estos resultados son similares
a Unite et al. (2019) y Kumar et al. (2020) donde
encuentran un efecto negativo, o en algunos casos,
no signicativo de la diversidad del comité sobre
el desempeño de la empresa. Al respecto y en lí-
nea con Kumar et al. (2020) en este documento se
considera que el poco impacto se debe a la escasa
existencia de consejeras directoras.
Además, la reducción del efecto negativo al pa-
sar de un modelo a otro (tabla 4 a tabla 5), podría
sugerir que en México las mujeres en las juntas
directivas tienen solo un efecto simbólico, afín
con Kanter (1977), y bajo tal simbolismo, puede
haber efectos negativos o nulos. Siguiendo la teoría
social de la masa crítica, cuando se incremente el
número de consejeras a un nivel de minoría, los
efectos podrían ser positivos. Lo anterior respalda
la primera hipótesis presentada, ya que, por la
poca existencia de mujeres en estas posiciones,
aunque el efecto es negativo bajo el enfoque de
MCO con variable instrumental, no lo es al utilizar
el método GMM.
Una segunda hipótesis fue que las sugerencias
Diversidad de género y desempeño nanciero en empresas bursátiles mexicanas
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de 2018 para la inclusión femenina en los consejos
de administración incrementaron la presencia de
mujeres en las juntas. Con el método de DiD, se
prueba que en México ha existido un aumento
del número de consejeras después de las suge-
rencias de la BMV en 2018. Esto coincide con los
resultados de Yang et al. (2019) al probar que la
representación femenina obligatoria incrementa
la presencia de mujeres en las juntas directivas.
Aunque, es importante señalar que para México
continúa siendo una sugerencia. Esto implica que
la recomendación de la BMV tuvo un impactó des-
pués de 2018, pero no en las empresas con mayor
diversidad de género entre sus empleados. Una
razón pudo ser que con la sugerencia las empresas
sin altos porcentajes de diversidad consideraron
incluir mujeres en sus juntas directivas.
Los resultados de ambas hipótesis conrman
que, aunque se ha producido un incremento en el
número de consejeras en las juntas directivas des-
pués de 2018, la cantidad continúa siendo pequeña
para que tengan más que un efecto simbólico. En
varios países, una respuesta común para garan-
tizar la existencia de diversidad de género han
sido las leyes con cuotas de género. Como parte
del proceso de aprendizaje de dicha adopción, se
han encontrado ventajas y desventajas de jar una
cantidad mínima y obligatoria de mujeres en las
juntas directivas —que no son del alcance de este
artículo—. Sin embargo, de acuerdo con Adams
(2016) se debe reconocer que no se puede estudiar
la diversidad de género si dicha diversidad no
existe. Por lo tanto, para analizar el impacto de la
diversidad en los comités es necesaria la existencia
de suciente diversidad para provocar efectos.
La escasez de mujeres en los directorios ubica
a México en una situación en la que su participa-
ción sigue siendo un símbolo y, de mantenerse
así, en lugar de incrementar la presencia de muje-
res, puede perpetuarse dicha situación simbólica.
Además, siguiendo el informe de IMCO (2022),
la escasez de consejeras independientes presenta
una oportunidad para la inclusión de consejeras
que no estén relacionadas con los accionistas de
la empresa.
Entre las limitantes del estudio, por un lado, la
falta de información de las empresas y, por otro, la
falta de mujeres en las juntas directivas. Es impor
-
tante reconocer que, a pesar de utilizar empresas
del IPC —conocido por ser una muestra repre-
sentativa de la BMV y de la economía mexicana
(BMV, 2022b)—, debido al tamaño de la mues-
tra, los resultados pueden no ser generalizables;
además, por el número de empresas analizadas,
esta investigación diere de otros estudios más
extensos realizados en países donde se cuenta con
mayor información.
Futuras investigaciones podrían comparar va-
rios índices representativos de empresas latinoa-
mericanas; o bien, comparar aquellos países que
tienen cuotas obligatorias de género con aquellos
países donde solo es una recomendación. Esta in-
vestigación contribuye a la literatura sobre la diver-
sidad en el sector privado en México. Asimismo,
abre el debate sobre la necesidad de métodos que
garanticen diversidad, como las cuotas de género
obligatorias, que además ayudan a reducir la brecha
de género y a garantizar empresas más incluyentes.
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