How different cost behaviour is in emerging economies? Evidence from Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Cost behaviour literature is expanding its reach beyond developed economies; however, there is limited knowledge about its causes in emerging economies. This is an exploratory study of sticky costs behaviour determinants in Argentina, a country with periodic political and economic turbulence. The purpose of this paper is to test the effect of GDP, asset intensity, industry and cost type in an inflationary context. Design/methodology/approach Anderson et al. (2003) empirical regression (ABJ model) is replicated in Argentina with 667 observations from 96 firms between the years 2004 and 2012. It uses panel data and variables are defined as change rates between two periods. The sample excludes financial and insurance firms. It tests if sticky cost behaviour changes in periods of macroeconomic deceleration, or in firms belonging to industries with different asset intensity levels, or among different cost types. Findings The analysis shows that costs are sticky in Argentina, where a superb economic outlook is required to delay cutting resources or increasing costs. Cost behaviour is affected by social and cultural factors, such as labour inflexibility driven by powerful unions and not by protective employment laws, asset intensity (industry) and macroeconomic environment. Results suggest that costs are sticky for aggregate samples, but not for all subsamples. Practical implications Administrative costs are sticky when GDP grows; but when growth declines, managers or firms do not delay cost cutting actions. Some subsamples are extreme cases of stickiness while others are anti-sticky, casting some doubt on the usefulness of sticky costs empirical tests applied to country-wide samples. Careful selection of observations for sticky costs studies in emerging economies is critical. Originality/value Evidence from previous studies show that on average costs are remarkably sticky in Argentina; this study shows that cost reduction activities occur faster but are not persistent enough to change the aggregated long-term results of cost stickiness in the presence of moderate to high inflation. The study contributes to the literature by suggesting that observations used in sticky costs studies from emerging economies might be mainly from positive macroeconomic environments, might have skewed results due to extreme cases of stickiness or might be distorted by inflation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».