The Role of Short-Time Working Schemes During the Global Financial Crisis and Early Recovery
Notice bibliographique
Résumé
There has been a strong interest in short-time work (STW) schemes during the global financial crisis. Using data for 23 OECD countries for the period 2004 Q1 to 2010 Q4, this paper analyses the quantitative effects of STW programmes on labour market outcomes by exploiting the country and time variation in STW take-up rates. The analysis takes account of differences in institutional settings across countries that might affect the relationship between labour market outcomes and output and also addresses the endogeneity of STW take-up with respect to labour market conditions. Moreover, special attention is given to the dynamic aspects of the relationship between output and labour market outcomes. The results indicate the STW raises hours flexibility by increasing the output elasticity of working time and helps to preserve jobs in the context of a recession by making employment and unemployment less elastic with respect to output. A key finding is that the timing of STW is crucial. While STW helped preserving a significant number of jobs during the crisis, its continued use during the recovery may have slowed the job-content of the recovery. By the end of 2010, the net effect of STW on employment was negligible or may even have become negative. However, the gross impact of STW on the number of jobs saved per quarter remains large and positive in the majority of countries.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».