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Enregistrement W3124143911

Do Political Connection Disruptions Increase Labor Costs in a Government-Dominated Market? Evidence from Publicly Listed Companies in China

2019· article· en· W3124143911 sur OpenAlexaff
Chunyan Weı, Shiyang Hu, Feng Chen

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour economicsUnemploymentProductivityPoliticsChinaEconomicsLabor relationsGovernment (linguistics)Split labor market theoryBusinessSecondary labor market
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates whether the disruption of political connections increases labor costs among Chinese listed firms. Using the Communist Party of China's Rule No. 18 as an exogenous shock that forces firms to lose their politically connected independent directors, we find that the disruption of political connections is associated with an increase in labor costs (both in terms of aggregate labor costs per firm and average labor costs per employee) and an increase in employee turnover. Such increases do not lead to labor productivity improvements, and cannot be attributed to changes in corporate policies or the composition of labor forces after Rule No. 18. We also find that firms with higher unemployment risk and skilled labor risk increase their labor costs to a larger extent. Our results are robust to alternative labor cost measures, controlling for potential confounding events, and alternative political connection channels. Our study shows an unintended labor market consequence—increases in labor costs—of political connection disruptions for firms that are adversely affected by such disruptions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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