Does CEO compensation suppress employee wages?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the impact of CEO equity-based compensation (EBC) on employee wages. It also examines the impact of EBC on average employee wages in different industries and business cycles. Design/methodology/approach The authors use pay-performance sensitivity (PPS) to measure for CEO EBC and run OLS models with year and industry dummies. As many firms do not report labor expenses, the authors conduct the two-step analysis as in Heckman (1979) to overcome the potential selection bias. Findings The authors find that CEOs with higher EBC tend to pay their employees lower wages. They also find that such an impact is more evident in non-technology firms than in technology firms. Finally, they find that CEOs with higher PPS are more likely to depress employee wages when the business cycle shows a downturn. Originality/value No study examines the impact of EBC on employee wages directly to date. The authors add to the existing stream of literature regarding employee wages and managerial compensation. Hence, they purport that the findings support existing literature suggesting EBC contributes to, rather than alleviates, the classic agency conflict. Finally, the evidence suggests an unexplored manifestation of that agency conflict and an additional source of CEO rent extraction.
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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 | 0,000 |
| 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 ».