Theoretical Investigation on the Optimal Contracting for Directors Holding Multiple Directorships
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the first (to our knowledge) to analytically model the optimal contracting for a member of the board of directors who holds multiple directorships. Prior literature has found conflicting evidence on the overall effect of multiple directorships on shareholder welfare: busy board members are usually detrimental to firm operating performance due to the limited time and effort they are able to devote to each board; however, multiple directorships can be beneficial to firms if the board members gain knowledge and expertise through their multiple appointments. The objective of our study is to expand the research on the effects of multiple directorships on shareholder welfare by modeling the relationship between optimal incentives (pay–performance sensitivity) and the number of directorships. Modeling within the Linear–Exponential–Normal framework, and solving using Subgame-Perfect Nash Equilibrium, we find that this relationship is positive when efforts across directorships are either substitutive or complementary, which highlights another potential significant downside to multiple directorships: companies need to offer high incentive-based pay to compete for directors’ efforts, leading to high-risk premia and welfare loss to shareholders. Our results may be of interest to policy makers considering setting limits on the number of board seats that may be held by directors at public companies, as well as shareholders considering appointing directors with multiple appointments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».