Corporate Governance and Financial Performance: Family Firms vs. Non-Family Firms
Notice bibliographique
Résumé
The essence of a family business captures the distinguishing factors differentiating them from non-family businesses. Among these factors, the constructs of family firms’ managing and governance elements are perceived differently by non-family firms. This is especially important in a developing country such as South Africa (SA) with many governance challenges. The objectives of this study were, first, to identify relationships among financial performance, corporate governance, and ownership concentrations of listed family and non-family businesses in SA. Next, a comparison was made between the different ownership structures. Secondary data were collected using purposive sampling from 2015 to 2019. These data were analysed using panel data analysis and descriptive statistics. The results show that family firms place a greater emphasis on ownership concentration, board size, and board gender diversity, which have a significant relationship with financial performance. Only board size was significant to financial performance for non-family firms. The results indicate that family businesses should appoint female family members as directors on their boards, given the significance of gender-diverse boards for financial performance. Non-family businesses should also consider having smaller boards. Theoretically, this study expands on the literature regarding family businesses in SA. However, the findings cannot be generalised due to a single industry being selected. This study should be replicated in different industries to compare the results.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».