MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3131344516

Labor Adjustment Costs and Asymmetric Cost Behavior: An Extension

2019· article· en· W3131344516 sur OpenAlexaff
Joanna Golden, Raj Mashruwala, Mikhail Pevzner

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCredibilityLabor demandPopulationUnemploymentProxy (statistics)Labour economicsInformation asymmetryWageMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of asymmetric cost behavior has attracted significant interest in the managerial accounting literature. The literature has hypothesized that adjustment costs, particularly labor adjustment costs, play a significant and central role in driving empirically observed cost behavior patterns. Recent studies attempt to empirically test this hypothesis, albeit with distinct limitations. Using a new proxy for labor adjustment costs in a different population of firms, our study takes a fresh look at this hypothesis. We test the robustness of results documented in prior studies to help substantiate the credibility, reliability, and stability of prior findings. Our proxy for labor adjustment costs captures the reliance on skilled labor across industries in a population of US public firms. Prior studies argue that skilled labor is associated with higher adjustment costs than unskilled labor due to greater hiring and firing costs associated with skilled labor. Based on the theoretical underpinnings of asymmetric cost behavior, we expect that a higher reliance on skilled labor will be associated with greater cost asymmetry. Our empirical results support this proposition. In additional subsample tests, we also find that the effect of labor adjustment costs on cost asymmetry is more pronounced when unemployment rates are low, for firms located in high Wrongful Discharge Laws (WDL) states, and for firms situated in low-hiring credit states. Together, these results provide compelling evidence that validates the consequential role of labor adjustment costs in determining asymmetric cost behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic Journal→Même sujetAuditing, Earnings Management, Governance→Travaux en français237 207→