Corporate Governance and Firm Performance: A Comparative Analysis between Listed Family and Non-Family Firms in Japan
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the relationship between corporate governance and financial performance of publicly listed family and non-family firms in the Japanese manufacturing industry. The study obtains data from Bloomberg over the period 2014–2018 and covers 1412 firms comprising of 861 non-family and 551 family firms. Our results show that family firms outperform non-family counterparts in terms of return on assets (ROA) and Tobin’s Q when a univariate analysis is invoked. On multivariate analysis, family firms show superior performance to non-family firms with Tobin’s Q. However, family ownership negates firm performance when ROA is taken into account. Regarding the impact of governance elements on Tobin’s Q, institutional shareholding appears to be a significant and positive factor for promoting the performance of both family and non-family firms. Furthermore, board size encourages the performance of non-family firms, while such influence is not observed for family firms. In terms of ROA, foreign ownership inspires the performance of both family and non-family firms. Moreover, government ownership stimulates the performance of family firms, while board independence significantly negates the same. Besides, we find that the performance of family firms run by the founder’s descendants is superior to that of family firms run by the founder. These findings have critical policy implications for family firms in Japan.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».