The North American Industry Classification System and Its Implications for Accounting Research*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Industry classification is an important component of the methodological infrastructure of accounting research. Researchers have generally used the Standard Industrial Classification (SIC) system for assigning firms to industries. In 1999, the major statistical agencies of Canada, Mexico, and the United States began implementing the North American Industry Classification System (NAICS). The new scheme changes industry classification by introducing production as the basis for grouping firms, creating 358 new industries, extensively rearranging SIC categories, and establishing uniformity across all NAFTA nations. We examine the implications of the change for accounting research. We first assess NAICS's effectiveness in forming industry groups. Following Guenther and Rosman 1994, we use financial ratio variances to measure intra‐industry homogeneity and find that NAICS offers some improvement over the SIC system in defining manufacturing, transportation, and service industries. We also evaluate whether NAICS might have an impact on empirical research by reproducing part of Lang and Lundholm's 1996 study of information‐transfer and industry effects. Using SIC delineations, they focus on whether industry conditions or the level of competition is the main source of uncertainty resolved by earnings announcements. Across all levels of aggregation, we find inferences are similar using either SIC or NAICS. How‐ever, we also observe that the regression coefficients in Lang and Lundholm's model show smaller intra‐industry dispersion for NAICS, relative to SIC, definitions. Overall, the results suggest that NAICS definitions lead to more cohesive industries. Because of this, researchers may encounter some differences in using NAICS‐industry definitions, rather than SIC, but these will depend on research design and industry composition of the sample.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».