What boards need to know about CEO compensation: the strategic role of CEO origin and company size
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article helps boards and executive teams understand the conditions under which incentive pay is more or less likely to align with performance—particularly when factoring in CEO origin and firm size. It highlights two often-overlooked strategic variables: the CEO’s origin (internal promotion vs. external hire) and firm size. Design/methodology/approach We analyze a comprehensive dataset of publicly traded firms in the USA and Canada. By examining how CEO background and company scale moderate the pay–performance relationship, the study integrates agency theory and the Resource-Based View (RBV) to reveal important contextual effects. Findings Internally promoted CEOs consistently deliver stronger returns for each dollar of compensation, especially in small and mid-sized firms where their firm-specific knowledge and networks create immediate value. External hires can bring fresh perspectives but face integration challenges that weaken the compensation–performance link in the short term. Practical implications Boards should avoid one-size-fits-all pay packages. Instead, they should tailor compensation strategies to CEO origin and firm size, aligning incentives with the leader’s ability to deliver results. This approach improves succession planning, onboarding processes, and overall governance effectiveness. Originality/value This article provides actionable guidance for directors, compensation committees, and executive recruiters. By integrating succession planning and compensation design, it offers a clear framework for aligning CEO pay with firm performance in diverse strategic contexts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».