The adoption and success of profit‐sharing plans in strategic business units
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To provide insights as to the determinants of profit‐sharing plan (PSP) adoption, as well as conditions that underlie their successful implementation. Design/methodology/approach The sample comprises strategic business units (SBUs) within a large financial services organization, some of which voluntarily adopted a PSP while others did not. All sample SBUs face similar economic and market conditions. Through a logit analysis, we identify determinants of PSP adoption. Through longitudinal cross‐sectional design, we assess the impact of PSP adoption on earnings growth, as well as conditions that underlie successful implementations. Findings Larger SBUs as well as SBUs exhibiting superior asset growth are more likely to adopt a PSP than other SBUs. Prior earnings performance is not found to be a determinant of PSP adoption. PSP adoption translates into superior earnings growth, but such impact quickly declines over time. Among PSP adopters, earnings growth following PSP adoption is greater for SBUs that adopt late (late adopters) and for those which had poor prior earnings performance. Research limitations/implications Limited external validity as the analysis is performed within a single North American organization. Practical implications PSPs are found to be an effective performance turnaround tool. In addition, their limited life cycle suggests that continuous reinforcements and communications are needed to maintain effectiveness. Originality/value In contrast to most prior research that uses multi‐industry samples, the paper relies on a unique organizational database that controls for confounding factors and different earnings generation processes. Moreover, the paper provides additional insights as to the conditions for success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».