Disruptive Technology as Antecedent to CEO Pay-Performance Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influence of disruptive technology on firm performance, which in turn explains CEO compensation. Innovation consists of a series of S-curves which progress from introduction to growth, maturity and decline until they are replaced by new technology which has its own S curve. Each S curve involves the introduction of products that are cheaper, simpler, smaller and more convenient than established technology by catering to specific market needs currently unserved by existing technology. Disruptive technology is a special case of innovation characterized by its ability to displace a mainstream competitor, while innovation displaces ex- isting technology. This study follows on earlier empirical research that observed that a sample of technology-intensive US firms listed on the NASDAQ from 1993-2012 rewarded CEOs for engaging in disruptive technology by increasing their compensation in the form of stock option grants, suggesting that the effective implementation of disruptive technology results in superior firm performance which is rewarded with incentive pay such as stock option grants. We provide empirical support for the thesis that the implementation of disruptive technology increases net income and subsequently increases incentive pay. Such positive effects of disruptive technology on net income are strengthened for CEOs of higher age, longer tenure, more education and if the CEO is a founder or a celebrity and for larger firms. We draw on the literature on the influence of demographic characteristics on the implantation of innovation to explain the positive interaction of disruptive technology with demographic characteristics which in turn, improve corporate financial performance and consequently increase CEO incentive compensation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».