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Enregistrement W3046863983 · doi:10.2308/jiar-19-513

Do Locally Based Independent Directors Reduce Corporate Misconduct? Evidence from Chinese Listed Firms

2020· article· en· W3046863983 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of International Accounting Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisconductBusinessChinaAccountingState ownedDemographic economicsEconomicsPolitical scienceMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We explore the influence of the localness of independent directors on Chinese listed firms' fraudulent and non-compliant practices. We are motivated by the dynamics between monitoring and favoritism—the moving parts driving the association between geographic proximity and monitoring outcomes. In our analysis of A-share listed firms in China between 2007 and 2013, we find that local independent directors at both the provincial and the city-levels reduce the frequency and magnitude of the misconduct by listed firms. Furthermore, the monitoring effect is stronger for independent directors who are in the same province/different city than those in the same province/same city, which suggests that while the monitoring effect of localness remains constant, the favoritism effect is stronger for independent directors who reside in the same city. We also find that political connections negatively moderate the effect of local independent directors' monitoring function, especially with non-state-owned firms. Data Availability: All data are available from public databases and annual reports of listed firms identified in the paper, except for the CSMAR data, which are available from the company upon request.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle