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Enregistrement W4402310225 · doi:10.1287/mnsc.2022.00951

Do Employees Cheer for Private Equity? The Heterogeneous Effects of Buyouts on Job Quality

2024· article· en· W4402310225 sur OpenAlexaffabout
Will Gornall, Oleg Gredil, Sabrina T Howell, Xing Liu, Jason Sockin

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate equityLeveraged buyoutBusinessQuality (philosophy)Equity (law)Labour economicsEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that private equity leveraged buyouts reduce perceived job quality despite not impacting average base pay. This appears to reflect employees bearing more risk. Both job quality and employee incentive pay are more related to firm performance at private equity-owned companies than at public control firms with 1% higher deal rate of return associated with 0.7% more employee incentive pay. Deals with high leverage and employees with worse outside options fuel the declines in job satisfaction after a buyout. Our results highlight how job quality is tied to job security and how ownership affects employees through mechanisms beyond base pay. This paper was accepted by David Sraer, finance. Funding: W. Gornall thanks the Social Sciences and Humanities Research Council Insight Development [Grant 430-2019-00306] for its support and gratefully acknowledges that this research was undertaken, in part, thanks to funding from the Canada Excellence Research Chairs program awarded to Dr. Erik Snowberg in data-intensive methods in economics. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.00951 .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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