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Enregistrement W3089301926 · doi:10.1111/1911-3846.12650

Pay for Outsiders: Incentive Compensation for Nonfamily Executives in Family Firms*

2020· article· en· W3089301926 sur OpenAlexvenueno aff
Zhi Li, Harley E. Ryan, Lingling Wang

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveBusinessCompensation (psychology)Principal–agent problemEquity (law)Empirical evidenceExecutive compensationPay for performanceAgency (philosophy)Agency costLabour economicsDemographic economicsAccountingFinanceCorporate governanceEconomicsMicroeconomicsShareholderPsychologyLawSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use a hand‐collected sample of 1,628 S&P 1500 firms and more than 12,000 executives to examine how family firms compensate nonfamily executives. Family firms comprise a large percentage of firms around the world, and most of their executives are not members of the founding family. Moreover, the founding family's engagement in the firm alters agency conflicts, which in turn should influence the design of incentive compensation. However, there is no empirical evidence on whether and how the incentive compensation of nonfamily executives differs between family and nonfamily firms. Our study intends to fill this gap in the literature. Consistent with our predictions, nonfamily executives in family firms receive significantly less performance‐based pay and equity‐based pay. Family monitoring, risk aversion, and a reluctance to dilute family ownership all contribute to the pay differences. Although incentive pay and total pay are lower in family firms, nonfamily executives receive safer pay and enjoy greater job stability. An analysis of executives' moves across firms suggests that ownership structure, not executives' preferences, is more likely the driver of pay differences between family and nonfamily firms. Our findings suggest that researchers should consider founding family's engagement to avoid misleading inferences with regard to the determinants of incentive compensation, and our findings should help compensation consultants better understand and implement pay packages for family firms and nonfamily firms. The results also imply that uniform compensation regulations intended to improve the monitoring of executives in widely held firms may not be as effective in family firms.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,173 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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