CEO social capital and contingency pay: a test of two perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to provide greater understanding of how the composition of pay reduces agency cost to the shareholders by examining how firms pay their chief executive officers (CEOs). More specifically, this study examines the relationship between CEOs’ social capital, measured as external directorships, and their contingency pay, the proportion of their compensation that depends on achieving long-term performance goals. Design/methodology/approach – The authors use a panel sample of Standard & Poor 500 CEOs to test two contrasting theoretical perspectives. From a board perspective, boards attempt to retain executives with more social capital working longer for the firms to utilize executives’ social capital and pay them more in the form of contingency pay. The CEO power perspective argues that CEOs wield social capital as a form of power to lower contingency pay in an attempt at preserving wealth. Findings – CEO social capital does not exacerbate agency pressures. Boards reward the long-term benefits of social capital accumulated by CEOs through higher proportions of contingency pay. Research limitations/implications – The authors considered CEOs of well-capitalized, publicly-traded US-based firms. So the results may not generalizable to other contexts. Practical implications – Boards do recognize and reward CEOs for their social capital, and use higher levels of contingency pay to lock in CEOs with social capital. Originality/value – This is the first study to explicitly examine the impact of CEO social capital on both non-equity and equity compensation.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».