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Enregistrement W2051412411 · doi:10.1177/0021909613493601

Globalization and Sustainability of Japan’s Internal Labor Markets: Foreign Direct Investment (FDI) and Wages at Japanese Manufacturing Firms

2013· article· en· W2051412411 sur OpenAlexaff
Masao Nakamura

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian and African Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of TokyoJohns Hopkins University
Mots-clésForeign direct investmentWageLabour economicsGlobalizationBusinessSustainabilityEconomicsInvestment (military)Value (mathematics)Market economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both inward and outward foreign direct investment (FDI) have implications for the wage rates of home-country workers. Such implications have been particularly noteworthy in Japan where the traditional internal labor-market practices, which value long-term sustainability of employment and wages, collide with the pressure for change in the globalizing Japanese economy on many fronts. In this paper we estimate the impacts of FDI on workers’ wages in Japanese manufacturing industries. We find that Japanese employees benefit, in the form of wage gains, from their employers’ association with both inward and outward FDI operations. These wage effects differ systematically depending on gender and worker ranks within their employer firms and are likely to weaken the mechanisms underlying the sustainability of Japanese firms’ traditional internal labor markets. The presence of FDI effects on worker wages also implies an increasing disparity between the incomes of workers who work for successfully globalizing firms and workers who do not, jeopardizing Japan’s traditional policy objective to sustain harmonious economic growth across all economic sectors. This would also deepen the structural divide including the wage gap of the Japanese economy that exists between large firms and small- and medium-size enterprises (SMEs) since firms which get involved in FDIs are mostly large firms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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