Hypothesis 4 states that the relati

Hypothesis 4 states that the relationship between measurement diversity and firm performance is moderated by business risk such that measurement diversity in executive incentive pay is positively associated with firm performance when business risk is high or low and negatively associated with firm performance when business risk is moderate. This Hypothesis has been tested using Equation (4) where Y represents the different firm performance proxies (Jaccard and Turrisi, 2003).


(4) Y= β0 + β1FSIZE + β2IND_M + β3IND_E + β4IND_W + β5IND_T + β6IND_F + β7MDIV + β8RISK + β9RISK2 + β10MDIV*RISK + β11MDIV*RISK2 + ε

The sample data were fitted to this Equation and Table 5-8 presents the results of the regression analyses performed. As with previous analyses, a hierarchical approach was used for computing the regressions. The data have been analysed in two phases as suggested in Chapter 4. Firstly, the sign and statistical significance of the unstandardised beta coefficient of the curvilinear interaction –that is β11– and the Exp(b11) in the case of the logistic regression when the dependent variable is BGOALS, are reviewed. If these coefficients are statistically significant, then the joint effect of the main and interaction terms is plotted.




When firm performance is measured as BGOALS, β11 is positive and statistically significant at p≤.05. Exp(b11) is greater than 1, and its lower and upper confidence intervals are 1.03 and 1.49 respectively. This indicates that this result is fairly reliable, showing that there is only a 5 percent chance that these analyses with another sample will provide a different result to the one obtained here. When firm performance is measured as ROA, or SALESG the β11 obtained with these regression models is not statistically significant. These findings show that only when firm performance is measured as business goals achievement, is the effect of measurement diversity on firm performance moderated by business risk.

In order to further understand how business risk moderates the effect of measurement diversity on the extent to which business goals are achieved, the main and interaction terms from Model 24 are plotted. For interpretation purposes, it is assumed that all variables are continuous. Two approaches for plotting these terms are used that will help to illustrate the outcomes from two different perspectives. First, three different values of business risk are selected: moderate, low and high. As recommended by Cohen et al. (2003) and Jaccard and Turrisi (2003), the three values were: the mean of RISK, the RISK value that is 1 standard deviation below the mean of RISK, and the RISK value that is 1 standard deviation above the mean of RISK. The mean of RISK was 4.194 and its standard deviation was
3.158. Then, a “low” business risk corresponds to 1.036, a “high” business risk corresponds to 7.352, and a “moderate” business risk corresponds to the




mean. Three different lines were plotted, one for each of the RISK values using Equation (5) as shown in Figure 5-1.
(5) BGOALS = (β7 + β9RISK+ β11RISK2) MDIV




Figure 5-1 The effect of measurement diversity on business goals achievement at three different levels of business risk

Kết quả (Việt) 2:

Giả thuyết 4 tiểu bang rằng mối quan hệ giữa sự đa dạng và đo lường hiệu suất công ty được kiểm duyệt bởi rủi ro kinh doanh như sự đa dạng của phép đo trong điều hành lương ưu đãi là tích cực liên quan đến hiệu suất công ty khi rủi ro kinh doanh là cao hay thấp và mối quan hệ âm với hiệu suất vững khi rủi ro kinh doanh là vừa phải. Giả thuyết này đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng phương trình (4) trong đó Y đại diện cho các proxy hiệu suất công ty khác nhau (Jaccard và Turrisi, 2003). (4) Y = β0 + β1FSIZE + β2IND_M + β3IND_E + β4IND_W + β5IND_T + β6IND_F + β7MDIV + β8RISK + β9RISK2 + β10MDIV * RỦI RO + β11MDIV * RISK2 + ε các dữ liệu mẫu đã được trang bị cho phương trình này và Bảng 5-8 trình bày các kết quả của hồi quy phân tích thực hiện. Như với phân tích trước đây, một cách tiếp cận phân cấp đã được sử dụng để tính toán hồi quy. Các dữ liệu đã được phân tích trong hai giai đoạn như đề xuất trong Chương 4. Thứ nhất, các dấu hiệu và ý nghĩa thống kê của các hệ số beta unstandardised của sự tương tác đường cong -đó là β11- và Exp (b11) trong trường hợp của hồi quy logistic khi biến phụ thuộc là BGOALS, được xem xét. Nếu các hệ số này rất có ý nghĩa, sau đó ảnh hưởng chung của các điều khoản chính và tương tác được vẽ. Khi hiệu suất công ty được đo như BGOALS, β11 là tích cực và có ý nghĩa thống kê ở p≤.05. Exp (b11) lớn hơn 1, và khoảng tin cậy thấp và phía trên của nó là 1,03 và 1,49 tương ứng. Điều này chỉ ra rằng kết quả này là khá đáng tin cậy, cho thấy rằng chỉ có một cơ hội 5 phần trăm rằng những phân tích với mẫu khác sẽ cung cấp một kết quả khác nhau cho một thu được ở đây. Khi hiệu suất công ty được đo như ROA, hoặc SALESG các β11 thu được với các mô hình hồi quy là không có ý nghĩa thống kê. Những phát hiện này cho thấy rằng chỉ khi hiệu suất công ty được đo như mục tiêu kinh doanh thành đạt, là tác dụng của sự đa dạng đo lường hiệu suất công ty kiểm duyệt bởi rủi ro kinh doanh. Để hiểu rõ thêm về cách ôn hòa rủi ro kinh doanh hiệu quả của việc đa dạng đo về mức độ mà các mục tiêu kinh doanh là đạt được, các điều khoản chính và tương tác từ mẫu 24 được vẽ. Đối với mục đích giải thích, nó được giả định rằng tất cả các biến liên tục. Hai cách tiếp cận cho vẽ những điều khoản được sử dụng mà sẽ giúp đỡ để minh họa các kết quả từ hai quan điểm khác nhau. Đầu tiên, ba giá trị khác nhau của rủi ro kinh doanh được lựa chọn: trung bình, thấp và cao. Theo khuyến cáo của Cohen et al. (2003) và Jaccard và Turrisi (2003), ba giá trị là: giá trị trung bình của RỦI RO, giá trị RỦI RO đó là 1 độ lệch chuẩn dưới trung bình của RỦI RO, và giá trị RỦI RO đó là 1 độ lệch chuẩn trên trung bình của RỦI RO. Giá trị trung bình của RỦI RO là 4,194 và độ lệch chuẩn của nó là 3.158. Sau đó, một rủi ro kinh doanh "thấp" tương ứng với 1,036, một rủi ro kinh doanh "cao" tương ứng với 7,352, và rủi ro kinh doanh "vừa phải" tương ứng với trung bình. Ba dòng khác nhau được vẽ, một cho mỗi giá trị RỦI RO sử dụng phương trình (5) như thể hiện trong hình 5-1. (5) BGOALS = (β7 + β9RISK + β11RISK2) MDIV Hình 5-1 Ảnh hưởng của sự đa dạng đo lường trên mục tiêu kinh doanh thành tích ở ba cấp độ khác nhau của rủi ro kinh doanh