CEO compensation as a process and a product of negotiation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to extend our understanding of CEO compensation by looking into the CEO pay‐setting process. Particularly, a process model is proposed to specify the interaction between situational indicators, process variables, contextual factors and CEO pay. Design/methodology/approach A modest review the major theories that are driving the field of CEO compensation study reveals several interesting findings. These models or perspectives provide valuable but incomplete understanding of the multifaceted phenomenon. Especially, the realm of CEO pay‐setting process is still unexplored. A process model of CEO compensation is developed to fill in this gap. Findings CEO compensation is a negotiation between a CEO and a principal. Negotiated CEO pay is better predicted by CEO aspirations and principal reservations, rather than economic indicators. CEO power and the institutional environment have a moderating effect. Practical implications The study suggests that a better theory is critically in demand in order to improve effectiveness of corporate governance. This paper underscores that a real challenge for a principal in influencing CEO pay is to anticipate CEO aspirations and to monitor the gaps between CEO aspirations and principal reservations, rather than to control economic indicators. Unfortunately, until now there has been very limited information about principal reservation and CEO aspiration. Originality/value This inquiry seeks to make a difference by moving CEO compensation research into a fruitful direction. To our knowledge, this inquiry is the first attempt that provides systematic explanation as to how and why situational indicators do not directly influence the negotiated CEO pay. The newly proposed model is much realistic, much integrative and much dynamic, compared with existing conceptualizations. Eight propositions are presented to guide empirical research as well as future theory development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».