Reemployment premium effect of furlough programs: evaluating Spain’s scheme during the COVID-19 crisis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an average treatment effect analysis of Spain's furlough program during the onset of the COVID-19 pandemic. Using 2020 labour force quarterly microdata, we construct a counterfactual made of comparable nonfurloughed individuals who lost their jobs and apply propensity score matching based on their pretreatment characteristics. Our findings show that the probability of being re-employed in the next quarter significantly increased for the treated (furlough granted group). These results appear robust across models, after testing a wide range of matching specifications that reveal a reemployment probability premium of near 30 percentage points in the group of workers who had been furloughed for a single quarter. Nevertheless, a different time arrangement affected the magnitude of the effect, suggesting that it may decrease with the furlough duration. Thus, an analogous analysis for a longer (two quarter) scheme estimated a still positive but smaller effect, approximately 12 percentage points. Although this finding might alert against long lasting schemes under persistent recessions, this policy still stands as a useful strategy to face essentially transitory adverse shocks.
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.
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 | 0,059 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle