Other Side of Voluntary Clawback Provisions in Executive Compensation Contracts: Evidence from the Investment Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how firm-initiated clawback provisions in executive compensation contracts affect firms’ investment efficiency. While existing the literature provides evidence on positive aspects of adopting clawback provisions, the potential impact of clawback adoption on firms’ long-term investment efficiency remains unexplored. Using three investment proxies (i.e., capital expenditure, new investment, and total investment), we find that clawback adopters tend to reduce their long-term investments after the clawback provisions are put in place, compared to nonadopters. In particular, we find evidence that the adoption of clawback policies decreases the investment efficiency in the post-adoption period, especially for the firms whose ex ante probability of underinvestment is high. Our additional analyses reveal that observed reduction in the investment efficiency for the firms that are likely to underinvest is more evident for the firms with financial constraints and the firms that adopt risk-taking and performance-based clawback triggers. In contrast, the clawback adopters that are likely to overinvest do not change their investment behavior in the post-adoption period. Overall, our findings suggest that the impleme ntation of clawback provisions may lead to unintended consequences for firms’ long-term investment practices, resulting in a decrease in the investment efficiency.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».