Executive compensation linked to corporate social responsibility and firm risk
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to empirically examine the relationship between executive compensation linked to corporate social responsibility (CSR) and firm risk. It also explores the moderating role of CSR-linked compensation on the relationship between risk-taking incentives provided in executive compensation and firm risk. Design/methodology/approach This study uses Ordinary Least Squares (OLS) and firm-fixed effects regressions to estimate the association between CSR-linked compensation and firm risk. Furthermore, it employs instrumental variable, propensity score matching and first-order difference approaches to address concerns about endogeneity and sample selection. Findings Benchmark results show that CSR-linked compensation reduces both total and idiosyncratic measures of risk. Further results indicate that CSR-linked compensation reduces firm risk only when risk is above the optimal level and has no significant effect when risk is below the optimal level. Additionally, tests show that CSR-linked compensation also mitigates the positive effect of Vega of executive compensation on risk and this mitigation effect is significant only when risk is above the optimal level. Practical implications The empirical results of this study show that boards can use CSR-linked compensation not only to induce higher social performance but also as a risk management tool to manage risk, especially when risk is above value increasing optimal levels. Furthermore, boards can use CSR-linked compensation to mitigate excessive risk-taking induced by option compensation. Originality/value This study contributes to the emerging literature on CSR-linked compensation and firm risk. To our knowledge, this is the first study that documents the direct risk-reducing effect of CSR-linked compensation and its mitigating effect on the relation between Vega of executive compensation and firm risk.
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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 | 0,000 |
| 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 ».