Enhancing Technical Efficiency in the Oil and Gas Sector: The Role of CEO Characteristics and Board Composition
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how CEO characteristics, board composition, and firm size influence the technical efficiency (TE) of energy firms. We aim to understand how these factors contribute to production inefficiencies, which may help explain fluctuations in oil prices. Using stochastic frontier analysis (SFA), we analyze data from 100 American energy firms over the period from 2006 to 2019. Our results show that inefficiencies in production are primarily driven by specific CEO traits, the size and structure of the board, and the overall size of the firm. Based on the findings of this study, we recommend focusing on the selection of executive managers with specific qualifications, particularly those with extensive experience in managing oil and gas companies. Leadership positions should prioritize seasoned managers with accumulated expertise in this sector, and preference should be given to candidates with advanced educational backgrounds. Encouraging CEOs to acquire equity stakes in the company can significantly boost the technical efficiency of oil and gas firms. Additionally, offering competitive salaries and performance-based bonuses may further enhance managerial effectiveness and drive technical improvements. In addition, expanding the size of boards of directors in oil and gas companies is also anticipated to positively influence their technical efficiency. Finally, pursuing mergers and acquisitions to grow the scale of oil and gas companies represents a strategic approach to improving operational efficiency while contributing to the stability of global energy prices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle