Evaluating the Prevalence and Distribution of Quasi-formal Employment in Europe
Notice bibliographique
Résumé
To show how formal and informal jobs are not always discrete, this paper uncovers how many formal employees in the European Union are paid two wages by their formal employers, an official declared salary and an additional undeclared wage, thus allowing employers to evade their full social insurance and tax liabilities. Analyzing a 2007 Eurobarometer survey involving 26,659 face-to-face interviews in the 27 member states of the European Union (EU-27), one in 18 formal employees are found to engage in such quasi-formal employment, receiving on average one-quarter of their gross salary on an undeclared basis. Multi-level logistic regression analysis reveals that quasi-formal employment is significantly more prevalent in East-Central Europe, in smaller businesses and the construction sector, and amongst men, younger persons and the lower paid. The dichotomous depiction of employment as either formal or informal therefore needs to be transcended and a finer-grained continuum of types of employment depicted from wholly formal to wholly informal with many varieties in-between. The paper then briefly reviews what might be done to tackle this illegitimate wage practice. This clearly displays that this quasi-formal form of employment needs to be more fully integrated into discussions when discussing how to tackle undeclared work, since some measures that tackle wholly undeclared work, such as reducing the minimum wage, might simply allow formal employers to pay a larger portion of their formal employees’ earnings as an additional undeclared wage, rather than facilitate the creation of fully formal employment.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».