Defined benefit pension decline: the consequences for organizations and employees
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to use the theoretical and empirical pension literatures to question whether employers are likely to gain any competitive advantage from degrading or eliminating their employees’ defined benefit (DB) pensions. Design/methodology/approach – Critical literature review, bringing together and synthesizing the industrial relations, economics, social policy, and applied pensions literature. Findings – DB pension plans do deliver a number of potential performance benefits, most notably a decrease in turnover and establishment of longer-term employment relationships. However, benefits are more pronounced in some conditions than others, which are identified. Research limitations/implications – Most of the analysis of pension effects to date focuses primarily on DB plans. Yet, these are declining in significance. In the years ahead, more attention needs to be paid to the potential consequences of defined contribution plans and other types of pension. Practical implications – In re-evaluating DB pensions, firms have tended to focus on savings made through cost cutting. Yet, this approach tends to view a firm's people as an expense rather a potential asset. Attempts to abandon, modify, or otherwise reduce such schemes has the potential to save money in the short term, but the negative long-term consequences may be considerable, even if they are not yet obvious. Originality/value – This paper is topical in that it consolidates existing research evidence from a number of different bodies of literature to make a case for the retention of DB pension plans, when, in many contexts, they are being scaled back or discarded. It raises a number of important issues for reflection by practitioners, and highlights key agendas for future scholarly research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».