Firms, Industries, and Unemployment Insurance: An Analysis using Employer-Employee Data from Canada
Notice bibliographique
Résumé
The exploration of newly available administrative data in a number of countries has led to a growing realization that a careful study of the interaction between employer and employee characteristics is needed to fully understand labour market outcomes. The objective of this paper is to develop this theme by examining the design of social policy and its interaction with the labour market. The focus is on the Canadian unemployment insurance (UI) program. This analysis uses administrative data on the universe of employees, firms, and UI recipients in Canada over an 11 year period to examine the operation of UI from the perspective of the firm, paying particular attention to longitudinal issues associated with the pattern and causes of cross-subsidies. The findings show that persistent transfers through UI are present at both industry and firm levels. These cross-subsidies are concentrated among a small fraction of firms. An analysis using firm fixed effect indicates that almost 60 percent of explained variation in persistent cross-subsidies can be attributed to firm effects. Calculations of overall efficiency loss are very sensitive to the degree to which firm level information is used. A full appreciation of how social programs like UI interact with the labour market requires recognition of the characteristics and human resource practices of firms, and might be more fruitfully explored by implicit contract models of unemployment.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».