The Differing Nature of Black-White Wage Inequality Across Employment Sectors
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that the underlying causes of racial wage inequality may dif- fer across labor market sectors. In particular, because employers hiring for jobs in the more highly skill-intensive sector have a greater incentive to accurately as- sess worker skill than employers hiring for jobs in the less skill-intensive sector, these more skill-intensive employers also have incentives to invest more in skill re- vealing technology, and thereby obtain more precise information regarding worker skill, than less skill-intensive employers. Under some technologies, these cross sec- tor information differences will lead to several implications regarding racial wage inequality. Most notably, (i) after controlling for worker skill, very little racial wage inequality should remain in the highly skill-intensive sector, yet substantial racial wage inequality may remain in the less skill-intensive sector, and (ii) workers from the relatively worse paid group should be more likely than similarly skilled workers from the better paid group to work in the highly skill-intensive sector. Using data from the NLSY, I find empirical support for these implications. Specifically, after controlling for pre-market academic skills, the entire racial wage gap disappears in the highly skill-intensive sector, but almost half of the unconditional gap remains in the less skill-intensive sector. Furthermore, I find that black workers are roughly 25 percent more likely than similarly skilled white workers to work in the highly skill-intensive sector.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».