Multinationals, cross-border acquisitions and wage dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the impact of cross-border acquisitions on intra-firm wage dispersion using a detailed Swedish linked employer-employee data set including data on all firms and about 50% of the Swedish labour force with information on job-tasks and education. Foreign acquisitions of domestic multinationals and local firms increase wage dispersion but so do also other types of cross-border acquisitions. Hence, it is the acquisition itself rather than foreign ownership that increases wage dispersion. The positive wage effect is concentrated to CEOs and other managers, whereas other groups are either negatively affected or not affected at all. On examine l’impact d’acquisitions d’outre-frontières sur la dispersion des salaires à l’intérieur des firmes à l’aide d’une banque suédoise de données détaillées (reliant employeur et employé) qui fournit des données sur toutes les firmes et sur 50 pourcent de la main d ‘œuvre suédoise (y compris sur les tâches des types de travail et le niveau d’éducation). Les acquisitions étrangères de multinationales domestiques et de firmes locales accroissent la dispersion des salaires, mais c’est le cas aussi pour d’autres types d’acquisitions. Donc, c’est l’acquisition elle-même plutôt que la propriétéétrangère qui engendre la dispersion plus grande des salaires. L’effet positif sur les salaires est concentré sur les PDGs et autres gestionnaires, alors que les autres groupes sont soit négativement affectés soit complètement inaffectés.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».