Why do Boards Differ? Because Owners Do: Assessing Ownership Impact on Board Composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Manuscript Type Empirical Research Question/Issue Does the ownership structure of a firm, specifically the aggregation of the different ownership types within each firm, relate with the composition of its board? Research Findings/Insights Using archival data from a sample comprising 1,487 U.S. firms, we find that the composition of the individual profiles of directors on corporate boards (i.e., independent, affiliated, or insider) match a firm's aggregated ownership configuration (institutional, corporate parent, family‐entrepreneur control) even after parsing out the impact of CEO characteristics, firm size, and performance. Further analyses elaborate on the specific relationship between each director profile and ownership types present within the firm. Theoretical/Academic Implications This study builds upon three conceptual perspectives: agency, resource dependency, and behavioral. We argue that each type of ownership has differing imperatives and may prefer different types of directors to fulfill their governance needs. The paper illustrates that the relationship between corporate governance, specifically board composition, and ownership is a comprehensive phenomenon that is best understood through multiple theoretical lenses. Practitioner/Policy Implications This study shows that ownership and board composition are not substitutable governance mechanisms as commonly understood, but might be complementary mechanisms. A finding that governance mechanisms are complementary implies that regulatory or institutional pressures to modify board composition with the addition of directors with similar profiles may affect the governance in unforeseen ways.
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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 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».