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Enregistrement W4380342578 · doi:10.1111/acfi.13124

Decentralising for local information? Evidence from state‐owned listed firms in China

2023· article· en· W4380342578 sur OpenAlexaff
Qiankun Gu, Jeong‐Bon Kim, Ke LIAO, Yi Si

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDecentralizationExpropriationIncentiveShareholderPrincipal–agent problemBusinessAgency (philosophy)PoliticsChinaAgency costCrashEconomicsMarket economyFinanceCorporate governancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the effect of decentralisation of SOEs on stock price crash risk. In so doing, we test two competing hypotheses. Under the Political Influence Hypothesis , decentralisation aggravates local government's expropriation of minority shareholders (type II agency conflict), and thus increases crash risk. Under the Local Information Hypothesis , decentralisation decreases monitoring distance (type I agency conflict), strengthens external monitoring and thus decreases crash risk. We find robust evidence supporting the Political Influence Hypothesis . Cross‐sectional analyses show that our baseline results are more pronounced when firms are decentralised to the provincial level and politicians have greater incentives to pursue their political objectives. We further show that bad news hoarding and risk‐taking are two potential channels through which SOE decentralisation increases crash risk. Taken together, our results imply that the decentralisation exacerbates the type II agency conflict rather than ameliorates the type I agency conflict in SOEs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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