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Enregistrement W3201240449 · doi:10.1093/icc/dtab056

Corporate governance and R&D investment: the role of debt financing

2021· article· en· W3201240449 sur OpenAlexaff
Hussain Muhammad, Stefania Migliori, Sana Mohsni

Notice bibliographique

RevueIndustrial and Corporate Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceDebtInvestment (military)FinanceBusinessCorporate financeInternal financingDebt financingDebt ratioExternal financingFinancial systemMonetary economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the role of debt financing in the relationship between corporate governance and research and development (R&D) investment using a sample of publicly traded U.S. pharmaceutical firms from 2009 to 2018. The results show a positive and significant association between corporate governance mechanisms (such as board size, board independence, board gender diversity, and ownership concentration) and R&D investment and a negative and significant association between debt financing and R&D investment. In addition, we show that debt financing plays a moderating role and a partial mediating role in the relationship between corporate governance mechanisms and R&D investment. Specifically, debt financing attenuates the negative effect of board size on R&D investment and accentuates the positive effect of ownership concentration on R&D investment. Our study helps to shed light on a close and complex relationship existing between the firm’s choices of corporate governance, debt financing, and R&D investments, which the previous literature has so far examined in a partial and fragmented way. To ensure effective R&D investment, firms need to consider the effect of debt financing on corporate governance decisions.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,080 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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