Façonner l'avenir des finances: recherche récente sur la diversité des sexes

Conférence Alpha et diversité de genre du CFA Institute
18 septembre 2017
Toronto

ROGER URWIN: Bonjour à nouveau. Quel plaisir de modérer cet événement. Avant de commencer, cela vaut vraiment la peine, je pense, de mettre l’accent sur ce lien. Nous parlons donc ici de l’avenir de la finance. Et de nouvelles recherches et réflexions sur la diversité des sexes dans ce contexte.

À présent, l’avenir de la finance dépend essentiellement de la nécessité de relever le défi de la mixité. Et c’est une affirmation, mais c’est tellement important que je vais le répéter. L’avenir de la finance dépend essentiellement de la nécessité de relever le défi de la diversité des sexes. Et cette session a vraiment pour but de faire un travail rigoureux sur certaines recherches et réflexions qui se cachent derrière cette déclaration.

Je suis donc ravi de me tourner dans une minute vers Heather. Heather est, encore une fois, une personne qui n’a pas vraiment besoin d’une introduction trop longue, je pense. Jusqu'à récemment, cadre supérieur dans l'organisation Morningstar. Aujourd'hui, premier responsable des investissements d'État en Amérique. Un travail très intéressant qu'elle a à ces deux égards. Mais aussi important, je pense, vice-président du conseil des gouverneurs de la FCA.

Et Brad Barber. Brad est donc professeur de finance à UC Davis, une application de la finance en sciences sociales. Auteur de plusieurs études sur le thème de la diversité des genres dans son contexte le plus large en finance. Et ses co-auteurs ici, Adams, Odean et Barber constituent, je pense, la source de recherche la plus respectée dans ce domaine particulier.

Donc, mon travail est un cadrage très court, mais permettez-moi d’obtenir une participation ici. Donc une question, pas de clickers. Nous le ferons de la manière traditionnelle. La question est donc, et je vais simplement la lire pour que tout le monde comprenne. Je pense que la diversité des sexes et l'inclusion progressent bien ou mal dans le secteur des investissements. Je ne vous donne donc pas le juste milieu. Donc, je pense que le secteur des investissements progresse bien ou mal dans le secteur des investissements.

Donc, ceux qui disent que ça avance bien, les mains en l'air, s'il vous plaît. Un peu de pause, vous voyez. C’est donc une dynamique de groupe, assez intéressante, mais quelques personnes. Mais très peu. Rien que pour ceux qui regardent dans l’éther, je pourrais compter cela chez environ sept ou huit personnes. Et qui pense que le secteur progresse mal? Et nous avons un spectacle de 90%.

Et laissez-moi poser la question à nouveau dans le contexte de votre organisation. Donc, votre organisation. Je pense que la diversité des sexes et l'inclusion progressent bien. Qui pense cela dans votre organisation? Les mains en l'air, s'il vous plaît. Et nous avons probablement une émission de 20% à ce sujet, peut-être un peu plus. Et puis le nombre de personnes qui pensent que votre organisation progresse mal. Et nous avons – c’est intéressant. Pas tout à fait autant là-bas. Et beaucoup de gens au milieu sur cette question particulière. Ou un peu hésitant à déclarer. Ce pourrait être l'un ou l'autre.

Donc, l’une des choses que cette session essaie d’aider est d’essayer de placer un contexte contre ces points particuliers. Laissez-moi simplement situer ce sujet dans un cadrage. Donc, si vous voulez – quatre points, vraiment. Tout d’abord, comme Paul l’a indiqué, la diversité des sexes est un sujet qui doit être replacé dans le contexte de la diversité cognitive.

Donc, la diversité de genre et la diversité cognitive ont une relation. Et ils ont tous deux une analyse de rentabilisation. Cette analyse de rentabilisation doit être discutée. Mais ces – cette analyse de rentabilisation est vraiment, vraiment critique à ce que nous faisons ici.

Point deux, il existe un terrain propice à la diversité. Maintenant, je pense que beaucoup de gens penseraient que c'est une maximisation. Mais vraiment, c’est une optimisation. Dans la mesure où il existe des activités où être tribal, sans nécessairement avoir la diversité maximale, marche bien. Mais dans le domaine complexe de nombreux sujets d’investissement, nous avons besoin de plus de diversité.

Et dans la zone où je l’identifie, en gros, à 30%, 20%, 10% [inaudible], un pipeline de 30%, beaucoup de noyau de 20%, un leadership à 10%, nous sommes loin du compte de la diversité dont nous avons besoin pour le secteur des investissements. Ce n’est même pas proche. C’est donc un problème très important dans lequel nous allons évidemment aller plus loin.

Et ensuite, les stratégies pour la diversité et l'inclusion. Et vraiment, cela commence avec des preuves et des croyances. Témoin cette session. Il se concentre sur les aspirations à la fin douce, les quotas à la dure. Il doit également mettre l'accent sur la responsabilisation et l'engagement. Au fait, l’un des sujets sur lesquels nous allons beaucoup nous pencher, au cours de cette session, est très intéressant, c’est le mentorat. Une de ces facettes clés de

[INAUDIBLE].

Le dernier point à souligner, c’est que le progrès est réalisé grâce à la rentabilité de la diversité. C’est donc un sujet très lourd de finances que nous traitons ici. Et vraiment, c'est une stratégie efficace sans avoir à se soucier autant de ce que Paul a appelé cette équité sociale. Il ne fait donc aucun doute que nous avons l’équité sociale ici.

Mais vraiment, dans notre monde financier, avec ses valeurs financières, cela devient un avantage collatéral. Ce n’est pas nécessairement interprété comme le problème avec lequel nous essayons de nous battre. Notre bataille est à travers une lentille financière. Et c’est, je pense, bien porté en tant que facteur de succès de la stratégie.

Je voulais donc simplement rassembler ces points, car ils intégreront à la fois le discours de Heather et celui de Brad dans une minute. Alors Heather, ravie de vous voir arriver. Heather a environ 25 minutes de matériel. Brad a des recherches un peu plus longues et approfondies que nous entreprendrons tout de suite après. S'il vous plaît accueillir Heather sur le podium.

[APPLAUDISSEMENTS]

HEATHER BRILLIANT: Merci, Roger. Merci à tous de m'avoir invité ici aujourd'hui. Je suis un peu plus petit que Roger. Brad devra les déplacer s'il décide de rester ici.

Je voulais vous raconter une petite histoire à propos de ma présentation avant de commencer. Et avant cela, j’aimerais simplement dire qu’il s’agit d’une invention étonnante. Je suis toujours en micro. Peux-tu le voir? C’est un nouveau – c’est la première fois que je vois cela. C’est un collier mike. Alors, chemin à parcourir les gars AV.

[EN RIANT]

Très cool pour notre conférence axée sur la diversité des sexes, en particulier. Donc, l’histoire que je voulais partager avec vous concerne vraiment mon récent changement de carrière. Et donc, je devais présenter aujourd'hui les dernières données de Morningstar sur la diversité des sexes. L'idée était donc que je présenterais ce que Morningstar allait publier et que Brad présenterait ses dernières données. Et ce serait beaucoup de recherches originales, pour lesquelles j'étais vraiment enthousiasmé. Mais quelques événements se sont produits entre-temps.

D'abord, j'ai décidé de quitter Morningstar. Et deuxièmement, je suis parti en très bons termes et j'ai évidemment toujours communiqué avec l'équipe de Morningstar. Et ils n’ont pas encore de nouvelles données. En conséquence, vous constaterez que, dans mon exposé, je parlerai un peu plus des données qui sont au grand jour. Donc, vous n’avez peut-être jamais rencontré certaines de ces données auparavant. Mais je pense que, espérons-le, nous allons procéder de manière intéressante.

De manière anecdotique, alors que nous parlons de moi, je change d’emploi. Ainsi, lorsque j'ai annoncé que je quittais Morningstar, de nombreuses femmes chez Morningstar ont été dévastées. Et pas parce que je suis nécessairement si spécial ou unique ou quelque chose comme ça, mais le problème est que je suis un peu spécial et unique. Et surtout, j'étais le seul responsable pays de Morningstar à être une femme. Et j'étais l'un des rares chefs d'entreprise de Morningstar à être une femme.

Et donc, j'ai reçu cette quantité écrasante de courriels de femmes de Morningstar disant, vous savez, nous avons vraiment pris en considération pour vous, nous avons vraiment apprécié de vous avoir comme modèle. Et c'était merveilleux à voir et formidable de savoir que vous avez un impact.

Mais l’email qui m’a le plus surpris et que je voudrais partager brièvement avec vous, c’est que j’ai reçu un email d’un collègue masculin qui disait: Je n’ai jamais compris qu’avoir une femme leader pourrait faire la différence vous avez dirigé notre entreprise. Et cela m'a tellement sidéré que je pense que nous pouvons tous convenir très rapidement que le fait d'avoir une femme leader peut faire la différence. Et le fait de pouvoir compter sur une équipe diversifiée peut avoir un impact considérable.

En tout cas, je suis vraiment heureux de pouvoir parler un peu de cela comme sujet aujourd'hui. Et je tiens également à dire que, même si je voulais partager cette anecdote avec vous, c’est une anecdote. Et nous ne pouvons vraiment pas tirer de conclusions d’anecdotes. Et donc, ce que je vais vraiment essayer de faire aujourd’hui est de présenter les données sur le sujet de ce qui fonctionne pour les programmes de diversité. Alors, oh, je dois cliquer sur mes diapositives.

Donc, ce sont les données Morningstar que j'ai été en mesure de fournir. Et cela, en fait, je ne suis pas sûr qu’il ait été publié nulle part. Mais c’est vraiment une série chronologique du nombre de femmes gestionnaires de portefeuille dans les portefeuilles américains. Et il est séparé par les actions internationales et les fonds obligataires imposables et les actions américaines. Mais c’est précisément tous les portefeuilles américains.

Et la raison pour laquelle je voulais partager cela avec vous, c'est parce que vous pouvez voir que les données sont assez abominables. Plus précisément, cela va dans la mauvaise direction. Ainsi, au cours des 15 dernières années environ, nous avons assisté à une diminution importante du nombre de femmes gestionnaires de portefeuille dans l’industrie. Eh bien, pourquoi ça?

Alors j’essayais vraiment de commencer à réfléchir à la question suivante: que fait-on en tant qu’industrie qui pourrait empêcher les femmes d’exceller, d’aller de l’avant ou de continuer à progresser dans leur carrière? Et j’ai trouvé cette statistique, 66% contre 22%, dans le rapport sur la diversité des sexes du CFA Institute, auquel Paul faisait allusion dans ses remarques liminaires.

Et est-ce que quelqu'un sait à quoi cela pourrait faire référence? 66% des membres féminins du CFA Institute exercent la plupart des responsabilités de prise en charge des personnes à charge chez eux. 22% des membres masculins assument la plupart des responsabilités de prise en charge des personnes à charge chez eux. Et j’ai pensé que c’était juste un point de données vraiment intéressant à partager avec vous car je pense que cela aide à souligner que nous ne partons pas nécessairement d’un terrain de jeu égal.

Et un autre point intéressant de cette étude que je voulais partager avec vous toutes, c’est qu’une femme est beaucoup plus susceptible d’avoir un conjoint exerçant l’occupation à temps plein. 79% des femmes ont un conjoint qui travaille à temps plein, contre 51% chez leurs homologues masculins.

Donc, de toute façon, nous savons tous que si vous avez des enfants à la maison, des animaux de compagnie, des personnes à votre charge, des personnes âgées à votre charge, de nombreux soins sont nécessaires dans toutes ces situations. Et ce que nous constatons, c’est que les femmes sont touchées de manière disproportionnée. Dans notre industrie, en particulier. Mais je pense que nous pouvons certainement en parler plus largement.

Alors, j’ai pensé: voyons ce que notre industrie pense de l’importance de la diversité. En fait, j'ai été vraiment déçu de constater que, dans un récent rapport de la Fondation de recherche du CFA Institute, 45% des investisseurs pensent que la diversité des sexes n'a pas d'importance. Et cela fait réfléchir car on y dit que la bataille sera difficile pour convaincre l’industrie que la diversité des sexes est importante.

Mais je voudrais faire quelques remarques, en particulier. Tout d’abord, la bonne nouvelle est que 48% des titulaires de la Charte CFA croient en la diversité – la diversité des points de vue émanant d’équipes mixtes est précieuse et contribue à la performance. On croit donc que les données qui soutiennent que la diversité des sexes est importante sont utiles et devraient être utilisées.

Mais j’aimerais souligner un autre point – et je pense en fait que cela est très étroitement lié à certaines des remarques de Paul – est qu’il existe en fait beaucoup de façons différentes de considérer la diversité et ses avantages. C’est ce dont je vais parler dans les prochaines diapositives.

Alors, combien d’entre vous étaient à la conférence l’année dernière? C'est merveilleux. En fait, je ne pouvais pas le faire l’année dernière. Comme beaucoup d’entre vous le savent, je vivais à Sydney. Et ce n’était que l’un des voyages que j’ai été incapable de faire. Mais j’ai recommandé un orateur qui, espérons-le, vous avez tous entendu. Il s'appelle Scott Page.

Alors, est-ce que tout le monde se souvient de Scott Page? Oui. Je vois beaucoup de signes de tête. Je pense qu'il est juste incroyable. Et quand j'ai lu son livre, La différenceCela a eu un impact considérable sur la manière dont je pensais à la diversité au sein de mes propres équipes au cours de ma carrière.

Et ce livre est sorti il ​​y a environ 11 ans. Mais Scott Page vient en fait de publier un tout nouveau livre qui n’a pas encore été publié il ya une semaine. Je ne le sais pas. Et Julie a eu la gentillesse de m'en procurer un exemplaire. J'ai donc pu en lire une bonne partie en allant ici. C'est appelé Le bonus de diversité. Et c'est un must absolu. Et je vais vous dire pourquoi.

Dans ce livre, Scott Page s’intéresse vraiment à la diversité dans son livre pour souligner l’importance de la diversité lorsqu’elle ajoute à l’analyse cognitive d’un problème. Et ainsi, il dit essentiellement que si nous défendons la diversité pour la diversité ou pour l’avantage social, nous risquons davantage de provoquer des représailles et d’être confrontés à des problèmes qui nous empêcheront d’atteindre notre objectif.

Mais, en fait, si nous pouvons nous concentrer sur la création d’équipes diverses, où la diversité peut réellement faire la différence, en particulier sur des problèmes très complexes, à orientation cognitive, qui doivent être résolus de multiples points de vue différents, nous pouvons prouver les avantages de la diversité.

Et, fait intéressant, je pense que cela plaide également pour le fait que nous avons besoin d'équipes diverses. Nous n’avons pas nécessairement besoin d’équipes où tout le monde est le meilleur dans son domaine. Et Scott Page approfondit cette question dans son livre. C’est tellement fascinant de penser que, si vous avez une équipe de, disons, huit gestionnaires de portefeuille, qui sont tous les meilleurs gestionnaires de portefeuille possible, en fait, l’ajout d’un autre gestionnaire de portefeuille fabuleux à cette équipe pourrait n’avoir aucun impact positif. perspective de la diversité. Qu'il s'agisse de – ce gestionnaire de portefeuille est un homme, une femme, d'une race différente, d'orientation sexuelle différente, etc.

Mais, en fait, si vous ajoutez à cette équipe une personne qui est peut-être un gestionnaire de portefeuille médiocre, mais qui a une perspective ou une manière de regarder très différente – une façon de voir les choses, c’est là où vous pouvez obtenir le bonus de diversité. Selon Scott. Je vais donc parler un peu plus de certaines des choses qu’il soulève dans son livre tout au long de son parcours.

Je pense donc que beaucoup de gens pensent que nous pouvons améliorer la diversité dans l'industrie en mettant l'accent sur la formation à la diversité. Et je voulais parler un peu de la raison pour laquelle je ne pense pas que ce soit nécessairement la solution. Et une partie de la recherche à ce sujet est en réalité issue d'un revue de Harvard business rapport que je pense avoir cité dans la diapositive suivante, mais il devrait en être de même pour celle-ci, intitulée "Pourquoi les programmes de diversité échouent-elle?"

En fait, cette étude a en réalité montré que la formation obligatoire sur la diversité peut être très difficile pour un certain nombre de raisons. Le plus grave est que cela peut provoquer des réactions négatives, car les gens se sentent obligés de prendre en compte la diversité. Et ils ne voient pas cela comme quelque chose qu’ils veulent faire ou qu’il ya un réel avantage à le faire. Et les données sont vraiment fascinantes à ce sujet.

Et je pense que ça revue de Harvard business L’étude va vraiment dans les détails. Plus précisément, cinq ans après l’instauration d’une formation obligatoire à la diversité, les entreprises n’ont constaté aucune amélioration de la proportion de femmes ou de minorités dans la direction. Pas d'amélioration. En outre, les notations de performance sont considérées comme un moyen – nous pouvons examiner les notations de performance et nous assurer que nous sommes équitables et égaux dans la façon dont nous répartissons nos notations de performance.

Mais en réalité, les données de cette étude de Harvard montrent que cela ne fonctionne pas non plus, car les gestionnaires sont très efficaces pour contourner les évaluations de performance. Et ils savent comment jouer au système. Donc, s’ils savent que c’est ce qui est mesuré, cela finit par ne plus être efficace.

Et enfin, bien sûr, je pense que nous pouvons tous convenir que les préjugés peuvent être inconscients. Et ainsi, il peut être très difficile de s’entraîner à ce sujet ou d’obliger les gens à sortir de leurs préjugés inconscients. Alors, que pouvons-nous faire à la place? Eh bien, dans ce cas particulier revue de Harvard business article, il y a vraiment quelques choses qui sont spécifiquement citées. Et la raison pour laquelle je trouve cela si intéressant, c’est qu’il existe de très bonnes données qui sauvegardent ce qui s’est passé cinq ans après la création de ce type de programmes.

Alors permettez-moi de parler un peu de chacun d'eux. Engagement, visibilité et responsabilité. Alors d'abord, sur l'engagement. Qu'est-ce que cela signifie quand on dit même engagement? Et je pense que l’idée, en réalité, est de penser aux programmes volontaires liés à la diversité. Et en fait, le revue de Harvard business L'article souligne également que vous ne voudrez peut-être même pas parler de programmes de diversité, mais simplement de préconiser différents types d'engagement parmi les employés.

Et une ou deux choses qu’ils ont spécifiquement mentionnées sont la formation volontaire, qui permet aux employés de se sentir pris d’initiative. Même les efforts de recrutement des collèges peuvent être un excellent moyen de faire participer les gens au marché du travail. En aidant à faire venir la prochaine génération de dirigeants, en essayant de vous assurer que vous apportez un groupe diversifié de futurs dirigeants, ce sont les données qui démontrent qu’ils s’engagent réellement dans ce domaine.

Ainsi, pour les entreprises qui adoptent des programmes de recrutement collégial, cinq ans après leur adoption, la proportion de femmes dans leur équipe de direction augmente de 10% en moyenne. Donc, ce sont des données assez puissantes.

En fait, dans cet article, si toutes les données spécifiques vous intéressent, elles détaillent en détail les femmes par sexe, les hommes par genre. Je veux dire –

[EN RIANT]

Désolé, les femmes par race –

[EN RIANT]

– et les hommes par race. Je ne ai pas dormi la nuit dernière.

[EN RIANT]

En tout cas, c’est – il y a des détails vraiment fascinants, je pense, sur la façon dont les différents types d’engagement peuvent avoir un impact sur le nombre de cadres supérieurs d’une entreprise qui finissent par être des femmes ou des minorités de différents groupes, cinq ans après. certains de ces programmes sont mis en œuvre.

Le deuxième domaine dont je voulais parler un peu est l'exposition. L’exposition est donc centrée sur l’idée que les personnes travaillant ensemble pour résoudre un problème réalisent très vite qu’il ya des avantages à la diversité et qu’il n’ya aucune raison de juger une personne en fonction de son appartenance à une femme ou à une minorité. Mais plutôt de les juger en fonction de ce qu’ils apportent à l’équipe et des contributions qu’ils apportent à l’équipe.

Ainsi, deux manières de le faire, en particulier pour augmenter la visibilité au sein de vos entreprises, consistent à créer pour A un groupe de travail sur la diversité. Ainsi, il a été constaté que les groupes de travail entraînaient une amélioration de 11 à 24% de la proportion de femmes dirigeantes après cinq ans. Et la différence entre ces 11% et 24% est vraiment de savoir si cela a conduit à une amélioration pour les femmes asiatiques par rapport aux femmes afro-américaines par rapport aux femmes blanches, et cetera. Donc, la diversité – les données sous-jacentes sont vraiment très riches.

L’idée d’un groupe de travail est donc de faire en sorte que les gens travaillent ensemble pour atteindre un objectif commun. Et ils travaillent côte à côte et collaborent vraiment, je pense. Ce qui conduit à une grande ouverture d’esprit et éloigne le débat de la question de la diversité, mais aussi de l’élargissement des problèmes que vous essayez de résoudre en tant qu’entreprise.

L’un des moyens par lesquels j’ai pu constater que cela s’est fait très efficacement au cours de ma carrière consiste à utiliser Agile et à créer des équipes multidisciplinaires pour résoudre les problèmes que vous devez résoudre en tant qu’entreprise. Donc, vous pouvez avoir l’équipe de recherche ici et l’équipe de négociation ici et l’équipe des opérations ici, et c’est tous – ils rendent tous compte de leurs fonctions, et c’est génial.

Mais se réunir pour résoudre un problème, comme, oh, eh bien, comment pouvons-nous recruter plus de femmes? Ou, comment pouvons-nous nous assurer que nous mettons en place le bon système de gestion de la relation client, qui concerne réellement tout le monde, peut être une excellente occasion de réunir des équipes de différents secteurs fonctionnels et diversifiés.

Une autre chose que cela revue de Harvard business article cité sur l'exposition qui fonctionne est la rotation des programmes. Donc, si vous avez un programme de rotation officiel – où vous déplacez des personnes d’un secteur à l’autre et que vous déplacez efficacement -, il a été démontré par cette étude de Harvard que le nombre de femmes et de minorités dans la direction augmentait de 3 % à 7%, ce qui est assez impressionnant.

Et en réalité, ces équipes interfonctionnelles avec des groupes divers travaillant côte à côte entraînent une augmentation de 3% à 6% du nombre de femmes et de minorités occupant des postes de direction sur cinq ans. Donc, une autre chose que je voulais mentionner – eh bien, en fait je vais sauver cela. Parlons de la responsabilité sociale.

C'est donc le troisième domaine que j'ai mentionné. Et vraiment, l'idée de responsabilité sociale, que vous pouvez probablement comprendre de cette image, est la transparence. Ainsi, cet article de Harvard a expliqué comment – en fait, si les gens savent que leur comportement va être surveillé ou observé, et que les données derrière la diversité de leur équipe, à quel point ils traitent leur équipe équitablement, à quel point récompensons leur équipe – si ces points de données sont largement partagés au sein d’une entreprise, les données de cet article montrent essentiellement que vous constaterez une augmentation de 8 à 30% du nombre de femmes et de minorités occupant des postes de direction.

Et en fait, il y a eu des exemples très intéressants de cela. Deloitte est un exemple vraiment intéressant. Je pense donc qu’il ya une dizaine d’années, le responsable de la division conseil de Deloitte a tenté de mettre en place des groupes de travail afin d’améliorer la diversité et de veiller à ce que les femmes aient les mêmes chances que les hommes. En ce qui concerne certains des projets les plus performants, et être en mesure de bénéficier des mêmes chances.

Et tout ce qu'il a fait, c'est qu'il a mis en place un groupe de travail et qu'il a publié les données. Alors, a-t-il dit, oh, dans cette pratique de notre activité de conseil, beaucoup de femmes se sont vu confier le rôle de partenaire principal, avec ces engagements clients. Et ici, les femmes gagnent 87% de ce que gagnent les hommes.

Et donc, essentiellement, la transparence des données a entraîné une augmentation importante du nombre de femmes qui obtiennent ces rôles. En fait, cela a disparu – je pourrais être un peu gêné -, mais environ 17% à 35% des engagements chez Deloitte sont maintenant dirigés par des femmes. Et ils ont maintenant aussi une femme chef de la direction, et ils ont une femme chef de la direction australienne, aussi bien.

Ce ne sont donc que quelques idées tirées, je pense, de cet article de Harvard que je voulais partager avec vous. Mais ensuite, je voulais aussi approfondir quelques autres choses que nous, en tant qu’industrie, pouvons faire un peu plus en profondeur. Afin de pouvoir vraiment sortir de cette pièce et dire, j'ai le sentiment d'avoir les données pour comprendre pourquoi je devrais envisager certaines de ces mesures dans mon cabinet, et aussi quelques idées sur la manière dont je pourrais pour le mettre en œuvre.

Donc, je pense que l’un des sujets qui revient souvent en ce qui concerne la diversité est la suivante: comment améliorer le pipeline? Et je pense que nous pouvons tous comprendre que nous n'obtenons pas autant de femmes que nous le voudrions pour nos rôles. Et cela ressemble parfois à une excuse, il faut des femmes, comment pouvons-nous les trouver?

Alors j'ai essayé de plonger un peu dans cela. Et l’une des plus grandes sources à ce sujet, je dirais, que je recommande vivement, si vous ne la rencontrez pas, est Iris Bohnet. Et ainsi, elle a récemment publié un livre, je pense qu'il est sorti en 2016, intitulé Ce qui fonctionne: l'égalité des sexes par conception. Et elle est une oratrice très prolifique. Donc, vous pouvez voir certaines de ses discussions. Elle a eu quelques entretiens sur Google et des choses comme ça, qui sont assez largement disponibles.

Mais il y a deux ou trois choses qui méritent d’être approfondies dans le domaine de l’amélioration du pipeline, qu’elle a vraiment soulignés, plus largement que dans notre secteur. La première consiste à envisager un processus plus structuré d’acquisition de talents. Et je dois vous dire que lorsque je faisais les recherches pour cette présentation, cela m'a ouvert les yeux. Parce que je n'ai pas mis en doute la validité du processus d'entrevue dans mon histoire.

J'ai toujours interviewé les gens normalement. Je leur pose simplement des questions, nous parlons de différentes choses. Je finis par essayer de les convaincre à la fin pourquoi ils devraient rejoindre le cabinet avec lequel je suis, et cetera. Et wow, bonne chose que j'ai fait cette recherche, parce que cela a été complètement démystifié.

Donc, si vous faites des entretiens non structurés pour recruter des talents, je pourrais vous dire deux choses, qui sont très importantes. Tout d’abord, c’est que ça ne marche pas. Cela ne vous conduit pas à trouver le meilleur talent pour vos rôles. Et deuxièmement, cela peut réellement augmenter les biais. Parce que les gens aiment engager des personnes qui leur ressemblent. Et cela fait partie des préjugés inconscients, c’est quelque chose dont nous sommes tous – nous souffrons tous. Les hommes et les femmes, quelle que soit la personne qui occupe le poste d'embauche, essentiellement.

Et ainsi, il y a deux ou trois choses suggérées par Iris. Et puis, son livre contient de bonnes données qui soutiennent vraiment ce plan d’action, je voulais vous en parler. Ainsi, a-t-elle ajouté, nous ne devrions pas procéder à des entretiens en panel. Vous savez, quand vous avez deux ou trois personnes de votre bureau qui sont dans la même pièce et qui ont la même interaction avec un candidat.

Au lieu de cela, nous devrions mettre en œuvre des entretiens structurés, où vous avez une liste de questions, vous posez les mêmes questions à chaque candidat. Et avant de passer d’une question à l’autre, vous en écrivez une sur cinq, comment pensez-vous qu’ils l’ont fait?

Parce que si vous ne faites pas cela, alors leur réponse à la question trois, quatre ou cinq finit par colorer ce que vous rappelez de la façon dont ils ont répondu à la question un. Et la question 1 aurait peut-être été la plus importante, en termes de prédiction réelle du rendement au travail. Donc, pour vraiment vous forcer à être honnête avec ce que vous avez ressenti pour chaque candidat, vous devez vraiment mettre en place un processus très structuré.

La deuxième chose que j’ai trouvée fascinante, en particulier dans la mesure où elle pourrait s’appliquer à notre industrie, est que le moyen le plus efficace de déterminer si un candidat serait bon à un poste est d’essayer de leur faire passer un test écrit leur permettant d’évaluer comment ils le feraient. faire au travail. Et puis évaluer ces tests sans noms.

Donc, sans savoir de quel sexe ils sont, sans connaître leurs antécédents ou quoi que ce soit. Donnez-leur simplement une sorte de test écrit, d’examen, d’analyse, tout ce qui est approprié pour le rôle, pour pouvoir vraiment avoir une idée de ce que vous pensez pouvoir faire. Ou si vous pensez qu'ils pourraient jouer le rôle.

Donc, c'étaient deux choses qu'elle avait spécifiquement appelées. Quelques autres ont été mentionnés ici, mais ceux-ci, je pense, sont très utiles. Et en fait, une fois que j'ai commencé à approfondir ce sujet – et je pense que Brad pourrait en parler également -, tous les spécialistes des sciences sociales ont complètement démystifié les interviews non structurées. Donc, j'étais comme, wow, je suis vraiment en retard. Donc, si vous êtes aussi en retard que moi, nous pourrons tous nous rattraper.

[INAUDIBLE]

D'ACCORD. D'accord. Cela signifie certainement que Roger doit aimer ce que je dis, ou il dirait, OK,

[INAUDIBLE].

Donc, l'autre chose que je voulais juste mentionner ici est le mentorat. Et la raison pour laquelle je voulais mentionner le mentorat, c'est parce que je ne suis pas vraiment un mentor officiel. Je dirais que j’ai certainement sollicité les avis et les conseils de nombreuses personnes de l’industrie à différents moments de ma carrière. Mais je ne me sens jamais comme ayant participé à un programme de mentorat officiel.

En conséquence, je n’ai personnellement pas été un ardent défenseur de ces femmes, car je vois les défis à relever. Je ne vois pas les opportunités. Je pense que c’est vraiment difficile de faire correspondre les gens ensemble. C’est vraiment difficile de s’assurer que vous avez la bonne chimie, et aboutissez, je dirais, à des appariements qui conduisent nécessairement à de bons résultats.

Cependant, en menant des recherches sur ce projet, de nombreuses études confirment que les femmes ne demandent pas de mentorat. Et en fait, les hommes de race blanche de notre secteur aimeraient bien être des mentors, mais ils ne vont pas toucher les femmes plus jeunes et les minorités de votre entreprise.

J'ai donc été très surprise d'apprendre que le mentorat dans un programme de mentorat structuré et très établi est d'une importance cruciale pour aider les femmes à progresser dans notre secteur. En fait, selon cela revue de Harvard business Comme je l'ai déjà mentionné, les programmes de mentorat officiels augmentent la représentation des femmes et des minorités de 9% à 24% en moyenne. Et c'est sur une période de cinq ans, comme toutes les données de cette étude.

L’autre chose que j’avais mentionnée aussi, je voudrais simplement répéter ce que j’ai dit à propos du livre de Scott Page. Que vous ne pouvez pas engager la citation suivante: «Les meilleures personnes si vous voulez la meilleure équipe, vous devez embaucher des personnes qui ajouteront clairement à la diversité cognitive du groupe.» Et je pense que c'est un autre moyen de nous aider réellement lorsque nous ' Penser à améliorer le pipeline.

Ainsi, les trois points essentiels – en fait, l’idée de parler des trois points essentiels de la carrière d’une femme, en particulier, mais en réalité, de la carrière de quiconque – sont venus de Sally Blount. Et Sally est à peu près la seule femme doyenne d'une école de commerce – parmi les 10 meilleures écoles de commerce à l'heure actuelle. Elle est la doyenne de Kellogg. Et malheureusement, elle a annoncé il ya quelques semaines sa démission.

But before she did that, in March, she wrote this fascinating article — if you haven’t read it, I strongly recommend it — called, “Getting More Women into the C-Suite Means Keeping Them in the Talent Pipeline.” Now, I was a little hesitant to include this topic, only because Sally did not do a formal academic study. So all the other data points and ideas and thoughts I’m mentioning really came from evidence-based research that I think was conducted very thoroughly.

But I thought what Sally had to say resonated with me personally so much that it was worth, at least, discussing briefly with all of you. So now you’re going to tell me when three minutes are up. Because now the timer is not going anywhere.

So the first is launch. So, essentially, there are multiple studies that show that women start their career making 80% of what men make. And that’s partially because we take different roles. It’s partially because we get paid less for the roles that we do take. And starting your career on the right foot makes a huge difference for your future career trajectory.

The second is mid-career. So this is really the point at which those women who choose to have children are going through that phase of their life. And how do we, as an industry — specifically, business since Sally was talking from the Kellogg business school perspective — but how do we make sure that we’re supporting women to come back to work? How do we make sure we’re making it inviting and really supporting that very difficult transitional period?

So she actually cited a study that — in 2004, there was a study done of women who left work to have children. 93% wanted to return to work, but less than 75% managed to do so. And only 40% returned full-time. So that shows that there are some material failings in the world of business that we could be doing — that we could be changing, in order to attract more women.

And specifically, she cited we could look to countries that have done a better job supporting women with childcare, with elder care. And also, making sure that we’re offering flexible work hours and career paths. I think we can all agree we have the huge benefit of being in an industry where we can structure career paths that can be more flexible than in some industries. And then she also specifically cited mentoring as well. So another data point in favor of mentoring.

And then finally, executive transition. When women are moving from a leadership role into the C-suite, or into a strong executive role, Sally cited a couple of studies where, essentially, women are opting out. And this is partially because women are less likely — according to these studies — to be driven by money, as opposed to be driven by wanting to make a difference in the world. Or work for organizations where they think their time is better spent, in terms of contributing to society.

And then there’s also a mention though, that I think is an important one, about women being overlooked for C-suite roles. And how many times do you really want to be overlooked before you are — before you say, you know what, I’m done trying this, time to move on to my non-executive director career. Or something like that.

So the solution, with regard to that executive transition phase really, which I think is a great one, is strategic talent reviews. And I actually, I think this is a critical thing to insist that your companies are doing. Not just on people who are already in the C-suite, but two or three layers down. How are we helping make sure that the leaders in our company, and the future leaders in our company, know what their potential career paths look like in our firms? So that they stay with our firms, so we can nurture them, and help them grow into those executive roles.

All right, now I’m out of time on my most controversial slide, but this is it. So I think there’s a lot of debate on quotas. And, like mentoring, quotas are something that I have had a very diverse set of thoughts on, even within my own mind. And I just want to quickly share with you all that there’s a fascinating study that I came across in this research about quotas in India.

And I actually, I think, is this one you’re going to touch on? OK, so I’m going to stop here because Brad’s going to talk about it. But, suffice it to say that there is mixed evidence on quotas. But I did want to make the case for considering, at least, some kind of target or quota in order to be provocative, so we can have a good debate. But I’m going to leave all the details around that to Brad, because I’m out of time. And —

[LAUGHING]

— and I’m sure he’ll do a great job.

So in conclusion, I just — I do think there’s a lot of things we can do. I mentioned a few here. Specifically, really just recapping some of the things that these studies talked about. Engagement, exposure, improving transparency, improving our pipeline, and making sure we’re supporting women as they go through all of the transitions in their career. So, with that, I’ll stop.

ROGER: Heather, great job.

[APPLAUSE]

I thought that was a really well-crafted piece. So, delighted to welcome Brad to segue in. And I think you’ve given him a number of openings, and looking forward to his session. And a little bit of time for questions right at the end.

BRAD BARBER: Great. Thanks, Roger. And Heather, that was really good. You tossed me the hot potato, right?

HEATHER BRILLIANT: Indeed.

BRAD BARBER: So I am really thrilled to be here. I started work with the CFA Institute about a year ago with my longtime co-author Terry Odean and Renee Adams. Terry’s at UC Berkeley. And Terry and I have done a lot of work in behavioral finance.

This I would call behavioral research, as well as trying to understand why we have so few women in the finance profession. I’m an academic, and I can tell you, even in the academic arena, when I go to conferences and asset pricing or investment management, the number of women in the room is usually the reverse of what we see here. The women are sprinkled throughout the room. And it really is a situation that we’re thinking about carefully in academia, as well.

And so, I consider myself a scientist, a social scientist. But still a scientist. And so, it really is a provocative question. Why do we not see more women in this profession? And I think there’s lots of mechanisms at play. And when I was asked to talk today, I thought, well, what I really want to lay out to you is just the basic facts.

I’ll give you some facts about where we stand today. And some facts about what we’ve learned from experimental and empirical research in this field. So I’m not going to be able to solve this problem for you. It’ll be a problem that I think will take a long time to figure out the mechanisms at play, and how we can address it. But I hope to give you some facts that will arm you going forward.

I also want to give a particular shout-out to Rebecca Fender, who has really been great to work with. And she’s really advanced this initiative for the CFA Institute, through my eyes, at least. So, Rebecca, thank you very much for all you’ve done.

[APPLAUSE]

So when we talk about women, in general, I’m going to structure the talk around four basic things. I’m going to give you basic facts about women in the workforce. Because finance is just one part of the problem. And I think we need to understand broadly, why women are participating in certain occupations and why they’re participating in the workforce at all.

The second point I’m going to make is something that dovetails with what Heather was talking about. There’s lots of research now that suggest role models are particularly important for girls and young women as they enter the workforce.

The third point I’m going to make is there’s a funny thing going on with math. And this relates to the participation of women in STEM, in general. So finance, I think, you can kind of put into the STEM problem. It’s a broader problem in our society, that we do not have a lot of women in STEM-related fields, and finance is one of those STEM-related fields. And finally, I’ll throw out a proposal to you about some of the things that I think the CFA Institute and the industry can be doing to try to advance some of these issues.

So the basic facts — this is a graph from a really excellent review paper that just came out in 2017, in the Journal of Economic Literature, by Francine Blau and Lawrence Kahn. And they just survey the entire literature on gender pay inequality. And a couple of facts that come out here, just so you’re aware, one of the biggest shifts we’ve had in labor markets over the last 50 years is the participation of women in the labor market.

And so this graph goes from 1947 to 2012. Back in 1947, 30% of women participated in the labor force. It was nearly 90% of men. You can see men have declined their labor force participation over the last 50 years. Women have increased it. But one of the interesting points, which social scientists don’t quite understand, is women participation stalled about 1990, and hasn’t increased since then. And so, we really don’t understand why that stall has occurred.

The other thing you’ll notice is, since 2008, the financial crisis, participation rates have gone down. So I’m sure you heard about that in the past. That’s true for both men and women. So we’ve kind of stalled here, in terms of female labor force participation. Even though we’ve come from dismally low points to a much better place.

The other big point that comes out of this is the pay gap. I’m sure you’ve heard the $0.60 on the dollar figure for women’s pay disparity. And that comes out in the data back in the 1970s and 1980s. And it’s true that there has been some improvement in that over time. But we’re still at a point where women are paid about $0.80 on the dollar, relative to men.

Now, that’s with no adjustment at all for occupation, education, or experience. And so, you can sort of think about, well, is this because women are going into different fields? Is it because they don’t get a college degree, or graduate degree, that might afford them better earnings? Is it because they have less experience? You can adjust for those things using standard econometric methods.

And what Lawrence and Francine do is, basically, look at four snapshots. So this graph is showing you 1980, 1989, 1998, and 2010. The blue bar is the unadjusted gap that I showed you before. $0.62 on the dollar back in 1980 goes to $0.74, 77.2, and 79.3 in 2010. Now, first point to make there is all of the improvement came from 1980 to 1989. And we stalled again, in terms of the improvement in the pay gap.

Second point to make is the red bars adjust for what they call human capital, which is just education and experience. So you can adjust for education and experience. Now you could argue that that’s also endogenous, that women don’t get as good of educational opportunities or experience opportunities. But that adjustment, if you say it’s leveling the playing field in the extreme, only gets you to $0.71 back in 1980. And it goes to $0.82 — $0.82 from ’89, ’98, and 2010.

The green bars do the full adjustment. In other words, take out industries that you work in, experience, occupation, education. And so that’s a full adjustment. Even with that full adjustment model, you still don’t explain all of the gender pay gap. It’s $0.92 on the dollar. And so this is the basic facts of the gender pay gap.

And the real thing that I want to emphasize here is, we haven’t made much progress over the last 20 years. Those bars look very similar, 1989 to 2010. All of the advancement, if you will, came from 1980 to 1989.

This is just a graph that shows you women in STEM. And so if you look at the y-axis here, you can see that most of these professions are in the 20% to 30% to 40% range, in terms of the proportion of women in STEM. Just to put this in context, about 45% of the total labor force is women in the United States.

And so, in STEM-related fields, particularly engineers, computer workers, even life in physical sciences, we’re at 41%. So below average. You get more social scientists, which is in the STEM field. But that is all psychologists and sociologists, which fall in the social science bin.

Unfortunately, if you break this down — and this graph, I’ll let you look at it. It’s in your slide deck, or in your conference packs, rather. You’ll notice economists down there at the bottom, which is probably closest on this list to finance, they’re at about 30%, 35%. So in those more quantitative social science fields, again, you see women under-represented.

So another interesting thing is, there’s a gender gap in college. And the gender gap in college is the observation that women are graduating at far higher rates than men from college these days. Now, that didn’t used to be the case. If you look from 1870 to 1980 — and this is a work by Claudia Goldin and her co-authors — they show that men were graduating at much higher rates than women from college.

But if you look in the more recent years, this is by birth cohort, by the way. So somebody born in 1980 had nearly a 35% to 40% chance of becoming college educated, for a woman. But you can see, for men, it’s slightly less than 30%. To give you more recent data on this, I pulled the data from the 2015 iPad survey. This is the integrated, post-secondary education data that I pulled.

57% of all majors in 2015 were women, all graduates. This is undergraduates. 47% of business administration majors were women. And 30%, roughly, were finance majors. So you can see that this is part of the pipeline problem here in finances. We’re just not getting women in finance sort of fields. But it’s not all about the pipeline.

If you look at CFA’s now — this is the proportion of women who are CFA members by age — you can see the y-axis peaks out at about 20%. And we’ve got bars for the CFA members in their 20s, 30s, 40s, 50s, and 60s. Yes, you do see some improvements there by age cohort. But not a whole lot.

And more importantly, remember I just said 30% of finance majors were women? We’re down to 20% of CFA members are women. This is consistent with what Paul was saying before, is you get candidates who are women at about the same level as we have finance major. But for some reason, they don’t end up as CFA members or in the profession.

And finally, Heather mentioned the Morningstar stuff, where she is, or was, working. Was. And this dovetails — the CFA experience dovetails with mutual fund managers. This is from the Morningstar survey. And basically, what they find is fund managers by gender — 90% of funds are managed by men, 9.4% by women. So this is even more dismal than the 20% that we’re seeing among CFA members.

And then, if you look at teens, you’ll see that 78% of funds are managed by men only teens. And so there’s really not a lot of women in the asset management business, even when you consider teens. Which is really quite remarkable. Among the occupations within the CFA — just to describe, again, the problem — the red bar here is the 18%, that Paul was alluding to before, of CFA members are women.

And this is just among the different occupations, were sorted from low representation of women to higher representation by occupation. And it’s really quite stunning that anything that has a chief next to its name is not — is less likely to be a woman. We have chief investment officer, chief executive officer, and chief financial officer, all hovering around a dismal 10% of women.

So these are just the basic facts about representation of women in the labor force, in general, in STEM, and how that relates to finance. I think those things are all related.

And so the second point that I wanted to make is about the importance of the role models. Because I think there’s one way in which we can think about trying to shift these numbers over time. It’s not going to happen overnight. It’s by for providing role models for young girls — or girls and young women.

And so, there’s a couple of questions here that social scientists have been grappling with. Which is, do role models differentially affect men and women? And does gender matching of role models matter? In other words, does having a female mentor matter to a young girl, as opposed to a male mentor? And so, I’m going to talk about some studies related to this.

And this is the study that Heather was alluding to before. And actually, there’s a series of study by this co-author team. And it’s Beaman, Duflo, Pande, and Topalova. The last page of my slides, by the way, has full references to all this stuff. So you can look these papers up later. But what this author team, co-author team, studied was a 1993 law in India. And what the law did is it, basically, reserved leadership positions, called pradhans. For women in randomly selected village councils in a part of India.

So imagine that you’re situated in a village, that village has chosen to be — have at least one female leader, or pradhan, in that particular village. Next door, there’s a village that is not assigned that female leadership position. So that random assignment is key. It’s the gold standard in social science to identify causality. It’s the equivalent of a drug test that we do for drug safety and efficacy.

Now this was first implemented in 1998. And the councils were elected every five years. And the authors collected data in 2007, following 1998 in 2003 election. So there’s two election cycles. And so what you get is survey responses from 8,400 adolescents and parents in almost 500 villages.
And the random selection of villages created three conditions. There were villages where, in both the ’98 and 2003 elections, there were no women. They were not randomly assigned to get a female leader. There were some villages where one election got a woman, but the other did not. And there were some villages where, in both the ’98 and 2003 election, they were assigned a female leader. So this is the quotas that Heather was talking about, in terms of what happens.

Now the really exciting part for social scientists is we can now study whether having exogenous female leadership, randomized female leadership, affects what people do. And the answer is, it does. And here was the evidence that came out of that. Let me just talk about the metrics that were measured in the survey, briefly, before giving you the results.

So the parents and adolescents were asked about aspirations. Parents were asked about aspirations for their children. Adolescents were asked about themselves. And they were asked, if they — what’s the highest grade of educational attainment you want for your child or yourself? This is coded as a one if you wanted more than a grade 12 education. What age do you want to be married? Or, do you want your child to be married? It was coded as a one if it was greater than the age of 18.

What’s your preferred occupation at the age of 25? Doctor, engineer, scientist, teacher, or a lawyer was coded as one. And, what’s your desire for a child to become a pradhan, a leader themselves? Coded as one, if yes. And then they asked about educational outcomes. Did you attend school? Can you read and write? And what was the last grade completed? So these are actual educational outcomes for their children.

And finally, they did a time use survey to see how much time was spent on household chores. So think about this girls versus boys. This could be a big indicator of whether there’s changing role models, as a result of this female leadership. And here’s what comes out of that.

So, if you look at the left bar here, just to focus on that to see what’s coming out of this graph, you see parents’ aspirations. And each bar represents the gender gap. So a positive gender gap means that the aspirations for boys exceed those of girls. So basically, when you look at parents’ aspirations for the never reserved councils, which is the gray bar, you can see that they have better — higher aspirations for their male children than their female children.

If you look at the reserved once, you can see that they have very little difference. But when you look at the councils that are reserved twice to have a female leader, all of a sudden, you start to get some movement. The parents have higher aspirations for their female children, relative to their male children. That gender gap starts to close. And that’s the really provocative result.

If you go to the teenagers’ aspirations, this is what they thought of themselves. You can see the same basic result. No reserved councils, the gray bar, versus once reserved, not much difference. But councils where there were two times female leaders, you start to see a movement. Same thing for teachers educate — teenagers’ educational outcomes. Very little difference, or movement, in the gender gap between never and once reserved. But you start to see movement for the twice reserved.

And so, this is very provocative evidence, that with female role models in very prominent positions in the village, you start to see, actually, the people in that village changing how they view women. It takes time, it’s gradual. But you see the movement in the data.

In a separate study, they actually analyzed the same phenomena. And asked the question, well, does this lead to greater participation of women in politics? And what they found was the answer there is yes. So here’s a separate study that they did. And they look at, in the horizontal hash, this is the number of pradhans that you observe in the never reserved, reserved once, and reserved twice.
So the horizontal hash bar is no surprise, because those are assigned. That’s the random assignment. Never reserved, you do see some women pradhans. Reserved once, you see a lot more. And reserved twice, you see even more. But what’s really interesting is, again, this reserve — never reserved, reserved once, and reserved twice — the dotted bar and the solid bar, these are candidates who were not for the pradhan, but for other positions.

These are — are we bringing out women to be leaders in other positions? And you see in the never reserved versus reserved once, not much movements. But in those villages, where they were reserved twice to have a female leader, all of a sudden, you get more female candidates and female winners of other elections. So there is this network effect that seems to be occurring, that draws more women into these positions once you have that random assignment. And I think that’s a really provocative and powerful result.

Another random assignment — I’m going to really harp on random assignment, because that’s really how we learn about these sorts of issues. Another random assignment is the random assignment of female professors to students. And this occurs in the US Air Force. And so, Scott Carrell and Marianne Page, who are colleagues of mine at UC Davis, and their co-author, West, look at the question of, does the gender of professors affect the performance of students?

And they analyze 2001 to 2008 graduates of the US Air Force. And again, the key thing here is that students are randomly assigned to classes in the Air Force. And so, you can look at whether, with that random assignment, does a young woman assigned to a female professor do better than a young woman assigned to a male professor?

And what they find is, among all students, if you look at the female students on the left, who are assigned to female professors, you can see that there is — this as grade point average. So it’s very small differences, but they’re statistically significant, if you will. So the female students are doing slightly worse than the average student in both female and male professors. But the gap is narrower, if you will, when they’re assigned to the female professors.

When you look at, interestingly, the high SAT students — so think of this as about skimming the cream of the students who have high aptitude — very interestingly, what you see is among the female and male students, very similar. Except one assignment.

When women are assigned to a male professor, all of a sudden, those high achieving women are not doing as well. That’s a very interesting and provocative result, again. Because this is about random assignment to classes. And so we’re able to causally identify, is it about them gender matching of these students to professors that matters?

And finally, another random assignment, mentoring and engineering. Remember, I told you engineering is one of the more dismal representation of women as an occupation. And what this study did is it took 150 female students at a public university and randomly assigned them to a female peer mentor, a male peer mentor, or no mentor at all.

And then it asks the question as, does this improve retention of women as engineering majors and their identification as engineers? And they basically conduct a survey of these students on a seven-point Likert scale. One if not at all true, and seven if very true.

They ask questions about belonging, like, I felt connected to my careers in engineering. Or self-efficacy. Do you think you have a talent for in engineering? And then they measure retention. Did they stay as an engineering major after the year of study?

And so, what you see here, interestingly, is this is the change in their measure of belonging. The black bar is female mentoring. The dashed — large dashed bar is male mentoring. And the dotted bar is control. And what you see is that, with female mentoring, there was very steady sense of belonging, sense of self-efficacy.

But with a male mentor, or no mentor, you see a decline in that. So imagine that you’re a woman coming into an engineering major, where 80% of the student body is male. It would be very easy to feel displaced in that major. And I would posit to you, it probably feels very similar in a finance class at many undergraduate institutions. That’s where this female mentoring, I think, is really powerful, and can help improve women — young women’s sense of belonging in the profession.

They also looked at retention. And their retention is, are you likely to stay in the major? Now, most people stick with their major, despite adversity. And so, you can see here that, even in the control and the male mentoring conditions, 80% to 90% stayed in their major.

But in the female mentoring condition, you do get reliably higher retention rates at 95%. And so, there’s evidence here that, both your sense of belonging, your sense of self-efficacy, and your willingness to stick with the major even though you’re among the minority, is improved with that mentoring condition.

And finally, Terry, Renee, and I have this work where we looked at — along with the CFA Institute via survey — whether women CFAs and male CFAs are more or less likely to have a STEM parent. And this is an interesting way, because parents are probably our most provocative role models.

And the questions we were interested in is, do STEM parents close the gender gap in finance? And if so, what’s the mechanism? Is it a role model or math training mechanism? And what we found is that this is the proportion of CFA members who have a STEM dad or STEM mom by gender.

So if you look at the proportion of male CFA members, 34.6% have a STEM dad. 44.5% of CFA women had a STEM dad. You look at the STEM mom, you get a similar pattern. Although, the bars are lower because there aren’t a lot of STEM moms out there for our current generation. But 10.8% of the men had a STEM mom. 16% of CFA women had a STEM mom.

So this clearly shows that women in the profession, and CFAs, are more likely to have had some sort of parental role model who worked in science technology-oriented degree. We can actually do a little bit of Bayesian math on this, and think about, well, if I pull somebody out of the random population, what’s the probability — how much does it increase the probability that they will become a CFA member if they have a STEM dad or mom?

And it turns out, it’s just the ratio of those two probabilities, or bars, that I showed you. We, in the paper, refer to it as the probability impact, if you will. And so, this is the relative impact that having a STEM father has on a young girl versus a boy. And it’s a 28.6% greater effect on a young girl versus a young boy.

If you look at STEM mothers, it’s even bigger. It’s almost double, 47.6%. So even though having a STEM mother is a rare occurrence, it has a much bigger effect on a young girl than it does on a young boy. And actually, we see very similar things among sisters and brothers.

So having a STEM sister is much more common for somebody who is a CFA member and a woman, as opposed to a man. And having a STEM brother is much more common for CFA women versus men. And so, you see a very similar pattern there, as well. I think this is probably closer to home and suggestive of the role model evidence that I presented to you before. This is not quite as causal, but is certainly provocative evidence that role models matter, as well.

So the last thing I want to talk about, just to give you some other basic facts, is what’s math got to do with it. I think we all are aware that finance, in general, is a fairly math intensive training program. And also a fairly math intensive profession. And so one of the things that comes up in this is, how is math related to it?

And just to give you the basic facts, this is from the Program for International Student Assessment, the PISA study, which is an ongoing assessment done in many countries. It’s about 80 countries now. And it’s a standardized test provided to students in all of the countries within their study set. And we have all the countries across the horizontal axis here.

And what you’re looking at on the dots is the math gender gap by country. And so, one observation that social scientists have made, of course, is that their boys tend to do better on these math scores than the majority of countries. If you look across there, it’s about 80% of countries have a math gender gap, where boys are doing better than girls. Actually, in verbal reasoning, it’s the opposite.

But this math gender gap has been one of the — sort of, focus of trying to understand what it is.

Let me be very clear. I think boys and girls have equal ability at math. This is actually evidence that there’s a cultural aspect to this. Because you would not expect to observe cross-geography or cross-country variation in the math gender gap, unless it was culturally driven. What we do not understand is, what are those cultural drivers of the difference? And that’s where the social science is really focusing on.

By the way, the other dots here are — the triangle, if you will, is what happens at the 90th percentile in the gender gap. So another aspect of the math gender gap that I want to emphasize is, it’s not all about the mean. But if you look at the 90th percentile, the math gender gap grows.

You’ll notice the triangles tend to be higher than the circles. And that’s because, at the 90th percentile, we have a bigger math gender gap. And when you translate that into people who will be available for the best and the brightest jobs, that means there’s a lot of men at the top of that math gender gap. Or boys at the gender gap pool, if you will.

So again, just to emphasize, geographic variation in the math gender gap indicates culture, and not biology, as the driver of the variation. And the questions that that arises is, what are the cultural drivers? And does the math gap predict occupational outcomes? And if yes, is the correlation because of a causal effect?

In other words, a direct result of the math training, or is it because of a common cultural factor? In other words, do gender stereotypes jointly drive the differences in the math gender gap in labor outcomes? Or, is this about attitudes about competition, for example, that might drive differences in math participation, or the math gender gap in occupational outcomes?

Let me just say that gender stereotypes — there’s really compelling evidence that gender stereotypes are part of the explanation for why we observe some of these differences in boys and girls. And so, one study that I really like to highlight is by Reuben, Sapienza, and Zingales. And they asked subjects to sum sets of four two-digit numbers over four minutes.

So just be — you’re just summing numbers over four minutes. Your score is how many you do over four minutes. Candidates, one man and one woman, are randomly selected as, basically, candidates for a job. And then the remaining subjects are employers asked to hire one of the two candidates for a math test.

And there’s three treatments. No information about the candidates, that’s kind of a control treatment. Cheap talk, candidates can talk up their performance without any verification. And then past performances revealed. The employer, prospective employer, gets your score from the four minute test. And this is what we observe in that very controlled environment.

First of all, with no information, about a third of the candidates who are hired are women. When we get cheap talk, fortunately, it doesn’t move in the wrong direction. But it doesn’t move at all. Still, about a third of the candidates that are hired are women.

If you go to the far right panel, when past performance is revealed, you would think that would eliminate the gender bias, right? This is a simple task. But still, men are more likely to be hired than women. So we’re hiring 43% women in this controlled experiment. But when past performance is revealed, it doesn’t eliminate the bias. Helps, but doesn’t eliminate it.

Now, what’s going on in the bottom two bars? This is the percentage of low performers that are hired. These are people who are really bad at adding numbers. Interestingly, only 45% of low performers are hired in the no information set. And the authors conclude that we can actually get some cues from appearance of presentation when we interview — when we just look at people.

There’s no talking going on. They just — they just see the subjects. So there is evidence that there’s some information in appearance.

But when we look at the bottom bar, conditional on being a low performer, you’re much more likely to have been a man that was hired. Let me say that again. If you’re a low performer, you’re much more likely to be a man that was hired. So this is, again, evidence that men are being viewed as having better ability for whatever reason, despite the fact that they don’t.

When we go to the cheap talk condition, look what happens to the conditional probability of hiring a man. Men are really good —  low performing men are really good at talking up a good story. 92% of the low performers that were hired were men. And then if we go the past performance condition, low performers are much less likely to be hired.

But still conditional on hiring a low performer, it’s a man that’s hired. And so, this is evidence of gender stereotypes, with respect to math, that I think is very provocative. And suggests that stereotypes are part of the issue here.

I encourage all of you to go to Project Implicit, it’s a website. You can take these things online. It’s a great way to have some of your — you can think about incorporating them in your workplace to see what implicit bias are. It’s very revealing. Women have this bias just as much as men have this bias. And that’s a really startling thing, I think, to a lot of people is, even though you’re part of a class where you feel that you are discriminated against, or there’s implicit bias against you, you also have that bias.

What this study did, is it used that implicit bias test back to the experiment, where we’re asking people to hire people for a simple math test, adding up the two digit numbers. They gave the implicit bias test to all of their subjects. And what they found was, people who registered a higher implicit bias were, of course, more likely to hire men than women. And so, this is all consistent with implicit bias being related to the patterns that we saw before.

Along the horizontal axis here, we’re getting the employers’ implicited bias score in this experiment. And the red line is showing you there’s a positive relationship between your expectations for men versus women. The y-axis, and what your implicit bias was in the simple computer game. And so again, it’s showing these implicit biases, or implicit stereotypes, are feeding into our choice decisions in a hiring setting, in this experimental hiring setting.

This is a graph from the work that Renee and Terry and I are doing. And it’s a scatterplot of countries. And the y-axis here is the percent of female CFA members. And the x-axis is the math gender gap at the country. And you can see here, most of the math gender gaps at the 75th percentile, are boys doing better than girls.

And you can see here that, in the data, occupational outcomes and the math gender gap are quite correlated. And so, this suggests that there’s something about the math gender gap that’s modulating career outcomes. We do, in a regression framework, we regress the proportion of women who are CFA members on the math gender gap, the percentage of women who are in the labor force in a particular country, and the gender inequality index.

And we still find that there’s a very large negative effect of the math gender gap. These are standardized variables. So one standard deviation move in the math gender gap means that there’s seven percentage points less women in that country. So that’s a fairly large effect.

And more importantly, gender inequality is negatively related to women’s representation in finance. But it’s not explaining the math gender gap channel. And total labor force participation is also related. But it’s also not explaining, if you will, or taking out this math gender gap example. Which is, economically, the biggest effect that we’re finding in the data.

ROGER: Brad, two minutes if you can.

BRAD BARBER: Yeah. Sounds good.

So this is just showing math gender — finance in the math gender gap across states. That should read across states. So one thing we did to test the robustness of this is look across states within the United States. And we see the same correlation between the math gender gap in the proportion of women who are working in finance within the state.

It’s really quite a stunning and remarkable result, because you wouldn’t expect that much variation across states within the US. But in fact, you observe much the same result. So, in deference to time, I’m going to leave some of this stuff on competition out. And I’m going to go to the la —

[INAUDIBLE]

— which is the proposal. And my proposal to you is, remember what I’m show — what we know. Big differences in how men and women sort into occupations. Finance is just one of those occupations. We know that role models matter greatly for outcomes. And we know there’s this math channel going on, as well. We don’t fully understand the math channel. Whether it’s a cultural factor that’s correlated with math, or it’s a direct effect of math.

But the proposal is, threefold, if you will. Mentorship programs for women. I think the CFA and industry representatives, in particular, are in a really unique position to start thoughtful mentorship programs. Structured mentorship programs would be really helpful. And so, think about ways to develop, coordinate, and most importantly, test the effectiveness of them.

As a social scientist, what I would really like to see is partnerships between industry and academia. To understand, what are the key features that lead to effective outcomes? In other words, we need to have clear goals. What is that we’re trying to do? Are we trying to increase retention rates in majors? Are we trying to increase the proportion of finance majors who take the CFA? What is the goal that the mentorship program has?

And then we could, in fact, have random assignment to some of these mentorship programs. And actually measure outcomes, see what features of the mentorship programs actually lead to greater participation by girls versus boys, or young women versus young men. And I think CFA and industry organizations can really help coordinate that effort, with both resources and commitment.

And I know I’m just one scholar. There’s many scholars working in this area that would really welcome the opportunity to partner with both the CFA Institute or industry, to think about ways to design these studies, and see if they’re effective. I think one of the things that I tried to get across in my talk is, to learn more about this, we need random assignment, and ways in which we can identify the causal factors driving how people are making their choices.

ROGER: Brad, we’re going to have to finish.

BRAD BARBER: OK. Last thing I want to say is about affectfinance.org. And this is financial female — female financial economist organization. And they provide a directory of women financial economists. They encourage women as discussants, invited speakers, and panelists. And they conduct research on women financial economists.

I think those directories, and having those available, and encouraging the industry to have female panelists, discussants, and speakers, is a great way of just integrating role models into the profession. So, thanks very much.

ROGER: Brad, thanks so much.

[APPLAUSE]

So we have managed to reach the perfect time of the break. Don’t how we did that. But I’m going to renegotiate. [INAUDIBLE] Definitely ran over time. So can we have five minutes? I’m looking six, seven?

SPEAKER 1: We have five.

ROGER: We have five. Great, OK. Well, I had three topics. We’re probably going to crunch them to two. As ever, a ton of really good questions. You can’t have better answers without better questions. The ones that I wanted to first put to Heather were to do with quotas. So, several questions were really challenging. How you do quotas effectively, and what you mean by succeeding with quotas.

HEATHER BRILLIANT: So, I think — look, I personally, believe that if you say, quota, you mean you will actually require a certain number of roles to be filled by women. As opposed to a target or trying to more — casually move towards a specific number. And I actually think the study that Brad very eloquently described in India shows that quotas can work.

And the thing that I don’t think he necessarily mentioned too explicitly, but is covered in those studies, is that, in some cases, women were randomly assigned to leave the village. They had no experience. They had no knowledge of what they were doing. And they did just fine to great. In fact, the ones who made it to a second term were considered to be as competent as men in similar villages, or similar situations.

And the other thing I just want to mention about this, because I’m actually not meaning to advocate for quotas, but given the way your question came out, I just feel the need to, at least, put it out there for food for thought. That in fact, the likelihood of a woman speaking at a village meeting increased by 25% in the villages where there was a woman leader.

And so, it just goes to show, I think, how the impact can reverberate through society by getting people over the hump of thinking that women are somehow less capable of taking on roles where, I think, we can prove over time that that isn’t the case.

ROGER: So, subject number two, mentors and role models. So, Brad, a ton of interesting stats. I loved your Bayesian stuff. But on the role model, any kind of final thoughts on what that might look like? And same question to Heather.

BRAD BARBER: Yes, so I mean, there’s a lot of research on mentoring young women in college. And so, I think the industry CFA members — if they could develop some sort of formal mentoring program of women as they enter college, freshmans who have decided they want to pursue a degree in finance. For example, the engineering study that I cited speaks directly to that.

But I also think the smaller things, which would be difficult to measure in a scientific way, but I suspect are also impactful — which is having women, who are professionals, talking in middle school, or in younger ages, about their careers in finance, would also be encouraging to young girls.

That’s a much harder thing to measure, because you’d have to measure outcomes 10 to 20 years later. But again, I’m willing to go out on a limb and say that I suspect that those things would be impactful as well.

ROGER: And is the structured program feasible, is quite interesting. What — maybe, Heather, you could pick that up. Formal or informal is kind of the interesting dimension of this subject.

HEATHER BRILLIANT: Well, I think — my own personal opinion on mentoring now is that perfect is the enemy of the good. And so, it’s better to give mentoring programs a try, even if we can’t necessarily perfectly match everyone together. And even if not, all of those pairings will work out. The ones that do work out can be hugely impactful. And so, I think different CFA societies, different organizations, can come up with, I think, a variety of different ways to solve this problem. But I think giving it a try is the most important aspect.

ROGER: So, last quick question, and it’s a three liner from each of you, if you will. Cognitive diversity in teams. How do we organize that? Heather.

HEATHER BRILLIANT: OK, well, first of all, I’m only halfway through Scott Page’s latest book. But he actually has really good recommendations on it. And I think we should all read his book. Because it’s so empowering, in terms of really thinking about cognitive diversity, in terms of, literally, what types of problems are you trying to solve.

So, not even necessarily from a permanently assembled team, but to say, OK, we have this group of people in our organization. This is the problem we’re trying to solve. Let’s pull people from different parts of the organization in order to compile a team, in order to address that exact problem or challenge.

And so, I think, trying to be really specific about — we need somebody — he gave a great example, actually, of thinking through solving the issue of obesity. And you might think, oh, well we need a dietitian. Yes, that’s great. But what about the social impact of people who don’t walk to school anymore? And how they are driven to school? So that — there’s all different angles on the challenge of obesity. I mean, literally, he probably listed 15 of them in a matter of two sentences.

So I think, if you really start thinking about some of the more complex problems we’re trying to solve, you can certainly break them down into the types of skills that you need to be able to solve those. And I think, compile teams that bring that.

ROGER: Scott Page, “The Diversity Bonus” is the book. One liner from you, Brad.

BRAD BARBER: Celebrate the difference.

ROGER: Celebrate difference. D'ACCORD. Three last thoughts. Best teams, not best people. Interesting stretch. Research and fact, definitely ahead of opinions and the feeling in this area. And it’s really research-driven strategies for making progress with this gender diversity thing, and first-class look at what those strategies might look like. Thank you very much to everyone.

[APPLAUSE]