Independent Director, Executives Compensation and Corporate Performance-Correcting Self-Selection Bias by Matching Methods
Notice bibliographique
Résumé
Based on data of listed companies on Taiwan Stock Exchange (TWSE) through 2001~2011, this paper examines whether board independence has effects on executive compensation and corporate performance. Existing studies lacked of considering self-selection of board independence in evaluating the effects of board independence on economic consequence. This may incur estimation bias because systematic factors determining firm’s introducing independent director also have influences on economic consequence. While Heckman (1979)’s two-step estimation addressed selection duo to unobservables, this paper employs propensity score matching (PSM) from Rosenbaum and Rubin (1983, 1985a,b) to address sample selection duo to observables, and forms two groups of samples, namely, firms with independent director and firms without independent director but share similar characteristics with the former. Empirical evidence from regression estimation shows divergent outcomes under before-matching versus after-matching samples. Before matching, greater degree of board independence is associated with higher profitability and higher level of total and average executive compensation. After matching, outperformance as well as overpay on executive compensation of firm with greater board independence is vanished. After controlling selection bias duo to observables versus unobservables, our evidence concludes that greater board independence is uncorrelated with greater corporate performance and executive compensation overpay.
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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 | 0,035 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».