What Do We Really Know About Corporate Governance? A Review of the Empirical Research Since 2000
Notice bibliographique
Résumé
Corporate governance is currently understood by most legal actors to lie at the heart of corporate law. In addition to the explosion in academic interest in governance over the past three decades, it has increasingly been seen as a way to address a wide array of economic and social problems. In order for corporate governance to do the work assigned it, however, it must take the form of “best practices” that are generalizable across a wide variety of firms and circumstances. These best practices have been subject to extensive empirical research since the 1990s. This article examines this body of research, with particular attention to the studies published since 2000, which correct prior flaws and take advantage of the earlier papers for meta-analysis. The article focuses on what the author understands to be the current board best practices: (1) independent directors; (2) board committees of independent directors (particularly the audit committee); (3) board diversity; (4) separating the CEO and board chair roles; (5) director overboarding (also known as director busyness): and (6) interlocking directorships. When the empirical research in this area is looked at in its totality, there is surprisingly strong agreement that none of the best practices contribute in a measurable way to firm performance, or to other outcomes that are value-enhancing to firms. There is evidence, visible here and there in the research, that corporate governance arrangements do matter, but that imposing the same arrangements on all companies regardless of circumstances has the effect of benefitting some companies and damaging others in such a way that, as a group, North American businesses are left worse off. The article concludes by recommending regulatory responses in an era when faith in one-size-fits-all corporate governance best practices can no longer be sustained.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».