The Effects of Work-Life Benefits on Employment Outcomes in Canada: A Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine the empirical question of how the provision of work-life benefits is associated with wages, promotions, and job satisfaction. This is an important question for industrial relations scholars and one that, as yet, has no definitive answer. In order to answer this question, we employ both economic theory and methods. Specifically, the economic theories being tested are the compensating wage differentials theory and the efficiency wage theory. To test the efficacy of each theory, we use econometric techniques using longitudinal data from the most recent Workplace and Employee Survey of Canada. We use regression to unpack the effects of work-life benefits on various employment outcomes and employ instrumental variables to mitigate against reverse causality. We find broad support for the efficiency wage theory. Alternatively stated, we find that increases in benefits are not associated with decreases in wages and other employment outcomes. If bundled correctly, work-life benefits are positively associated with increased wages, a greater number of promotions, enhanced employee morale in the form of job satisfaction, and improved employee retention. These results suggest that the provision of work-life benefits is not a zero-sum game for employers and employees. On the contrary, it appears that both parties to the employment relationship can benefit from work-life benefits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».