Training and employee productivity: Does the relationship vary with regulation? An empirical analysis of the microfinance sector in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Training and productivity have been found positively correlated in theory and practice. The pattern of the relationship, however, was not explored in pre - and post-regulation in the conceived sector. This paper aims to observe the effects of regulation and training expenses along with other covariates on employee productivity in the Microfinance sector of Bangladesh. Using annual data of MRA-licensed MFIs, we have estimated both panel and cross-sectional regression models. The regression results confirm the theoretical relationship between training expenses and employee productivity. The regulation also worked positively in enhancing employee productivity. However, in the early stage of regulation, the average productivity gain due to regulation was substantial and was showing an increasing trend but then it declined and reached a constant level of about 4% - 5% each year. Between 2008 and 2011, both regulation and training positively contributed to the gains in average productivity of the employees. After 2012, there was a positive trend of average productivity elasticity of training expenses but there was a flat effect of regulation after 2012. Regulation was found to short-run shifter in the average productivity of employees while training expenses had a positive trend effect.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».