Can Whistleblowing Improve Organizational Effectiveness? Evidence From Financial Reporting Misconduct
Notice bibliographique
Résumé
Background While whistleblowing (WB) has attracted growing research interest in recent years, several critical WB-related issues remain underexplored. Purpose This study examines the impact of external WB allegations on a firm’s organizational capital (OC). Such allegations often indicate management’s failure to address employee concerns internally, spotlighting potential deficiencies in internal reporting systems, employee communication, training, and trust in organizational fairness. To mitigate reputational damage, restore employee trust, and prevent future incidents, we posit that WB firms respond by increasing OC investment. Research Design We employ a difference-in-differences approach, comparing OC changes in WB-targeted firms with those in a propensity score-matched control sample. Study Sample Our dataset includes employee WB allegations obtained from OSHA (via a Freedom of Information Act request) and a hand-collected sample from public media. Results We find that WB firms significantly increase OC in the post-allegation period. Additionally, higher OC investment is linked to fewer future WB incidents. The decision to strengthen OC is primarily influenced by employees, long-term institutional investors, and prior OC deficiencies, rather than by WB case credibility or CEO characteristics. Conclusions Our findings indicate the importance of aligning long-term investment strategies and employee benefits with broader corporate goals to foster a responsive and adaptive organizational culture.
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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 | 0,004 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».