The Relationship between Changes in Corporate Governance Characteristics and Intellectual Capital
Notice bibliographique
Résumé
The primary goal of this study was to investigate the effects of changes in corporate governance elements on a company’s valuable resources (such as intellectual capital and its components). Previous studies have examined the impacts of some corporate governance characteristics on intellectual capital performance as a whole and they have produced inconclusive and different results. This paper examines the effects of some corporate governance characteristics (i.e., the change in CEO, the evolution of auditor, the change in board independence, and the change in institutional ownership) on intellectual capital and its components (i.e., capital employed, human capital, and structural capital). This research is based on a quantitative study and the selected sample contains 1170 observations from 220 companies listed on the Middle East Stock Exchange from 2011 to 2018. The research findings show a positive and significant relationship between an increase in institutional ownership and intellectual capital and its two components (human capital and structural capital). The results support the relationship between a change in auditor and intellectual capital and human capital efficiency. Further, a positive and significant association was found between an increase in board independence and human capital. However, no relationship was found between a change of CEO and intellectual capital or any of its components. This study extends the research field of corporate governance by studying the effects of changes in corporate governance characteristics on intellectual capital for the first time. Given the significant role of intellectual capital in the performance of firms, this study provides essential information to organisations’ decision makers.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».