A Segmented Labour Supply Model Estimation for the Construction of a CGE Microsimulation Model: An Application to the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Labour market analysis is an important element to understand the inequality and poverty within a given population. The literature reveals that the informal sector is characterised by a great deal of flexibility and is exempt from formal market rigidities on the one hand, but on the other hand, this sector can constitute a trap from which it is difficult to exit for workers active in the sector with low wages. In this article, we aim to identify the main characteristics differentiating the labour supply of workers on the informal and formal market in the Philippines while estimating these two labour supplies, capturing discrete choice or changes in employment status. We use these estimates to construct a labour supply model that can serve as an input for a broader macro–microsimulation model applied to the Philippines. The results of the estimation provide relatively intuitive findings, highlighting some differences between the two markets. We also shed some light on this macro–microsimulation modelling framework that is generally opaque, in describing how to construct a microsimulation model with endogenous discrete choice model linked to a computable general equilibrium (CGE) model. JEL Classification: C35, O53, J24, C81, O17
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».