Hidden costs of government-guided funds: Evidence from executive-employee pay gaps
Notice bibliographique
Résumé
• GGFs investment is associated with a larger increase in pay gaps in recipient firms relative to non-recipient firms. • The larger post-GGFs pay gap is due to disproportionate growth in executive compensation compared with employee salaries. • Cash holdings serve as a key mechanism through which GGFs influence the pay gap. • Results reveal an unintended agency cost of GGFs investment. While government support programs are often effective at helping firms achieve their objectives, these programs may have unintended consequences. Motivated by this, this study empirically examines the impacts of receiving investments from government-guided funds (GGFs) on executive-employee pay gaps in Chinese public firms. The results from difference-in-differences analyses show that GGFs investments lead to a significantly greater widening of the pay disparities between executives and employees in recipient firms than in other firms after funding is granted. This widening gap is driven by a larger increase in executive compensation relative to employee wages. The mechanism analysis suggests that increased cash holdings associated with receiving GGFs create financial slack that facilitates managerial opportunism, ultimately resulting in greater pay gaps. These findings reveal an unintended consequence of GGFs, highlighting an overlooked agency cost of government financial support programs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».