Effects of Merger and Acquisition on Employee Satisfaction in Nepalese Banking Sectors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mergers and acquisitions (M&A) are seen as effective strategies for business growth in the corporate sector. However, there are very little study on ‘merger and acquisition’ available in the context of Nepal. Objectives: This study examines the effects of mergers and acquisitions on employees’ satisfaction in Nepalese Banking sectors. Method: The study, which adopts the Job Characteristics Theory as its theoretical foundation, was conducted among employees from Nepalese banking sector that had undergone M&A. The study seeks cause and effects relationship amongst banking employees in Kathmandu valley due to merger and acquisition and adopts explanatory research design. Data were collected from 310 respondents and Structural Equation Modeling was used to analyze the data. Results: The findings demonstrate that merger and acquisition have an influence on employees’ satisfaction, with just one out of every four employees reporting high levels of satisfaction following M&A. The results exhibit that organizational climate, recognition and nature of work remain signifi cant to employees’ satisfaction and their motivation. Likewise, pay/remuneration is also statistically significant to employees’ motivation. Again, employees’ motivation also seems significant to employees’ satisfaction. Conclusion: Therefore, this study offers practical insights to human resource managers in strengthening human resources of the organization as perceived by employees after an M&A by considering the crucial role of employees in organizational performance.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».