Labor Adjustment Costs and Asymmetric Cost Behavior: An Extension
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».