Firm performance as a mediator of the relationship between CEO narcissism and positive rhetorical tone
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine how chief executive officers’ (CEOs) narcissism impacts firm performance and how this, in turn, affects a CEO’s positive rhetorical tone. Design/methodology/approach The narcissism score is measured by using an analytical composite score for each CEO based on eight factors. The paper uses textual analysis on a sample of 848 CEO letters of US firms over the period 2010–2019. WarpPLS software, version 7.0 was used to conduct structural equation modeling through the partial least squares because a non-linear algorithm exists between CEO narcissism, firm performance and positive tone, and the values of path coefficients moved from non-significant to significant. Findings The results suggest that performance partially mediates the relationship between CEO narcissism and positive tone. This indicates that not all the positivity expressed by narcissistic CEOs is opportunism; some of it is indeed driven by better performance. The reported findings indicate that firm performance explains one-quarter of a CEO’s positive words, whereas some three-quarters of the positivity is driven by a narcissistic CEO (i.e. opportunism). A comparison of letters signed by highly narcissistic and less narcissistic leaders reveals that among those letters signed by highly narcissistic leaders, firm performance plays a significant mediating role between narcissistic tendencies and positive tone. However, among those with less narcissistic score, there is no evidence that performance mediates the tone and narcissism. Interestingly, both highly narcissistic and less narcissistic CEOs use positive words and optimistic expressions even when their firms perform poorly or negatively. Research limitations/implications The results help shareholders be aware that CEOs may opportunistically use their personal characteristics and language to manipulate them. Data limitations about women CEOs were one of the reasons behind the small proportion of women CEOs in this study, making it low in generalizability. Originality value A comprehensive review showed that none of previous studies examined the more ambiguous relationship between a CEO’s narcissist tendency, the firm’s performance, and CEO rhetorical tone. As one set of studies focused on Narcissism → Performance, and the other one on Performance → Tone, this current study completes the picture with Narcissism → Performance → Tone.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».