Compensation practices and determinants of CEO pay: The case of Ontario not-for-profit hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Two interpretations are possible. Ontario hospital boards may be trading-off the difficulties in implementing a formal pay-for-performance incentive plan with a more subjective and comprehensive evaluation process. This supports the claim that monitoring and bonus plans can both be used as an executive motivational device. Another interpretation, a criticism expressed in current business literature, is that agency problems are unaddressed in current CEO contracting arrangements, and the use of peer comparison and competitive benchmarking simply ratchets up year-to-year CEO compensation. Corporate governance entails monitoring, evaluating and rewarding the performance of the Chief Executive Officer (CEO) of the corporation. An economic approach to understanding CEO compensation predicts that financial incentives will be written into the CEO's compensation contract to align the goals of the owners of the firm with those of the top executive of the firm. At the same time, economic theory predicts that not-for-profit organizations, which have multiple stakeholders, complex multidimensional missions and hard to observe and measure outputs, may be unable to write similar incentive contracts for the CEO and hence suffer from enhanced agency problems. This thesis is an exploratory investigation into the CEO compensation policies employed by the Board of Directors of Ontario public not-for-profit hospitals. A survey of CEOs and boards finds that the majority of Ontario hospitals do base CEO compensation in part on performance, this performance evaluation being a comprehensive review of CEO specific performance goals and objectives, including specific hospital targets. These surveys also highlighted that Ontario hospital boards have had difficulties in establishing formal pay-for-performance systems due in large part to hospital outcomes being perceived as largely beyond the control of the CEO. Guided by equity theory, an empirical model investigates how pay comparisons with peer hospital CEOs influence subsequent CEO compensation adjustments, and finds that changes in CEO compensation are significantly related to the relative inequity position of a CEO compared to its peers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».