Employee Compensation, Training and Financial Performance during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is multi-faceted: first, to analyze the impact of employee compensation and training on firms’ financial performance and the moderating effect of the COVID-19 pandemic on the relationship between employee compensation and financial performance, as well as the relationship between training and financial performance; and second, to analyze the decision-making process pertaining to these two aspects of human resources both prior to and during the COVID-19 pandemic. This study utilizes a sample of 103 Belgian pharmaceutical firms whose financial statements were published in the Bureau Van Djik database between 2012 and 2021. The estimation approach employed was panel data analysis, and the Generalized Method of Moments was used to evaluate the robustness of the system. Whether or not a crisis exists greatly alters the parameters that influence a pharmaceutical company’s business performance. Specifically, the results reveal that the COVID-19 pandemic had a substantial and negative impact on financial performance. Human resource factors, which include employee compensation and training, more accurately explain the company’s performance. The key contribution of such an approach is to illustrate that human resource-related factors have an impact on performance indicators during various types of crises, thereby assisting HR managers in making the best decision during times of crisis. It provides basic guidelines for policymakers to adhere to in order to have a better knowledge of how human capital characteristics might be utilized to improve the performance of their businesses during times of crisis. In addition, this research demonstrates that the firm’s unique characteristics may affect the success of Belgian businesses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».