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Enregistrement W3124278626 · doi:10.1111/1911-3846.12286

Executive Gender Pay Gaps: The Roles of Female Risk Aversion and Board Representation

2016· article· en· W3124278626 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Ellen Carter, Francesca Franco, Mireia Giné

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLondon Business SchoolBoston College
Mots-clésSalaryRisk aversion (psychology)Executive compensationIncentiveDemographic economicsEquity (law)Gender diversityCompensation (psychology)Gender gapBusinessEconomicsLabour economicsCorporate governancePsychologyFinanceMicroeconomicsSocial psychologyFinancial economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using a large sample of executives in S&P 1500 firms over 1996–2010, we document significant salary and total compensation gaps between female and male executives and explore two possible explanations for the gaps. We find support for greater female risk aversion as one contributing factor. Female executives hold significantly lower equity incentives and demand larger salary premiums for bearing a given level of compensation risk. These results suggest that females’ risk aversion contributes to the observed lower pay levels through its effect on ex ante compensation structures. We also find evidence that the lack of gender diversity on corporate boards affects the size of the gaps. In firms with a higher proportion of female directors on the board, the gaps in salary and total pay levels are lower. Together, these findings suggest that female higher risk aversion may act as a barrier to full pay convergence, despite the mitigating effect from greater gender diversity on the board.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations222
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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