The Impact of Say‐On‐Pay on Firm Efficiency in Anglo‐Saxon Economies—Do <scp>CEO</scp> Personal Traits and <scp>CG</scp> Mechanisms Matter?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, we explore how the personal traits of CEOs and corporate governance mechanisms moderate the link between say‐on‐pay (SOP) votes and various aspects of firm efficiency. Our sample consists of 1931 firms listed in four Anglo‐Saxon economies (i.e., USA, UK, Canada and Australia) during a period of notable regulatory changes. Our findings reveal a significant and positive impact of SOP votes on firm efficiency. This suggests that company executives recognise that lower efficiency leads to lower pay or even job loss. Interestingly, our analysis indicates that younger managers can contribute more to creating value and improving business performance compared with their older counterparts. However, the relationship between gender and firm efficiency remains inconclusive. Furthermore, our study highlights the limited involvement of the board of directors in driving firm efficiency. This could be attributed to inadequate monitoring, cooperation and communication among board members, particularly in the case of audit committees, which seem to have less skilled members. Alternatively, this lack of board engagement may be due to the influence of powerful managers within the company. This paper also offers practical implications to policymakers and practitioners and suggests avenues for future research that can build upon our evidence.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».