Political Uncertainty and the Timing of Mass Layoffs
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relation between political uncertainty arising from state-level election cycles and the timing of employee dismissal and plant closure notices filed by US firms under the Worker Adjustment and Retraining Notification (WARN) Act of 1988 (hereafter, WARN notices). We appeal to a real options framework to predict that firms delay layoff decisions and the issuance of WARN notices until the resolution of political uncertainty. Using establishment-level data on layoffs disclosed in WARN notices and state elections occurring between 1994 and 2022, we document that the likelihood of issuing WARN notices declines during the election quarter but increases in the subsequent quarter. Cross-sectional findings show that political uncertainty plays a significant role in the timing of WARN notices during election periods while other factors, including partisanship, economic conditions, union strength, and firm visibility, may also play a role. Further, firms that delay WARN notices do not experience a significant deterioration in their medium-term financial performance. Overall, our findings provide evidence that firms delay labor adjustment decisions and the announcements of such decisions in response to political uncertainty.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle