Australian labour supply elasticities: Comparison and critical review
Notice bibliographique
Résumé
Labour supply elasticities measure the responsiveness of individuals' labour supply to changes in variables such as the net wage rate (after consideration of tax and transfers) or net non labour income. Elasticities have been estimated in Australia and internationally using a range of modelling approaches. However, as indicated in previous surveys, caution should be exercised when comparing these estimates, with due consideration of differences in data, methodological approaches and model specifications. When comparing estimates between countries, the institutional framework and state of the labour market in each country also need to be considered. This paper draws on reviews of elasticity estimates in the literature and considers factors affecting their estimation and interpretation. The paper then summarises the published labour supply elasticity estimates from Australia and discusses what can be learnt from them. Comparisons are also made with estimates from labour supply studies from the United Kingdom, Canada and New Zealand.Elasticity estimates in the reviewed labour supply studies aid our understanding of the labour supply responses of various Australian population groups. Elasticity estimates are particularly useful when disaggregated, as they allow an understanding of the relative responses of different population groups characterised by education levels, part-time or full-time employment status, level of income, or other household characteristics. However, few studies have estimated disaggregated elasticities and this is an area that could benefit from further research. Our understanding of labour supply behaviour could also benefit from an analysis of how elasticities may change over time, and from further improvements in modelling methodologies and specifications. This would help to identify population groups that are responsive to changes in net wages and incomes, and thereby strengthen the basis for policy development.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».