Boards of Directors, CEO Ownership, and the Use of Non‐Financial Performance Measures in the CEO Bonus Plan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Manuscript Type: Empirical Research Question/Issue: This study examines the associations between the board of director's choice to integrate non‐financial performance measures into the CEO bonus plan and two other governance mechanisms – board independence and CEO ownership – in a sample of publicly traded Canadian firms. Research Findings/Results: The results provide evidence that the use of non‐financial performance measures in the CEO bonus plan varies predictably. Growth opportunities are positively associated with the firm's choice to integrate non‐financial information into the CEO bonus plan. The results are also sensitive to our proxy for board independence and CEO ownership in firms with high growth opportunities. Theoretical Implications: Agency theory states that any costless performance measure providing incremental information about the agent's effort will improve the efficiency of the contract with the agent. In contrast with most of the literature in this area, which investigates pay‐performance sensitivity and governance structure, we examine an important component of pay‐for‐performance plans used to align and compensate executive actions that might not be reflected in traditional financial performance measures. Practical Implications: This study documents that boards choose performance measures that best reflect the CEO's contribution to firm value, taking into account the firm's monitoring environment. This study therefore has policy implications regarding the need for enhanced disclosure of CEO compensation to improve investor understanding of the alignment between executive pay and firm performance.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».