The Earnings Gap between Black and White Workers in Canada: Evidence from the 2006 Census
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the earnings gap between Black and White workers in the Canadian economy using 2006 Canadian Census data. Several studies have examined visible minority earnings in Canada (e.g., Hou and Coulombe, 2010; Pendakur and Pendakur, 2011; Yap and Konrad, 2009). Recent research consistently finds that Black workers face one of the largest earnings gaps amongst ethnic groups in Canada (Pendakur and Pendakur, 2002, 2007; Hou and Coulombe, 2010). Nonetheless, the literature lacks an investigation of the combined impact of wage discrimination and occupational segregation on the earnings gap faced by Black workers in the Canadian labour market. Howland and Sakellariou (1993) as well as Hou and Coulombe (2010) highlighted the importance of occupational attainment differences in labour market outcomes. Consequently, this research suggests the need for occupational attainment to be incorporated into models investigating earnings gaps. We address the gap in the literature by utilizing the decomposition method developed by Brown, Moon and Zoloth (1980). This BMZ method extends the traditional earnings decomposition methods advanced by Blinder (1973) and Oaxaca (1973) by also identifying the role played by occupational differences. Specifically, the BMZ method estimates the portion of the earnings gap attributable to differences in productive endowments and to unexplained factors (i.e., the traditional decomposition approach) as well as extending the traditional approach by providing a calculation of the portion of the earnings gap explained by occupational attainment differences. The study finds that approximately one-fifth of the Black-White earnings gap (equaling $2,600) can be attributed to productivity-related endowment differences. Furthermore, the remaining four-fifths of the earnings gap (equaling $9,800) is attributable at the upper-bound level to occupational segregation and wage discrimination. In aggregate, the estimates of occupational segregation and wage discrimination translate into annual earnings losses of approximately $1.5 billion for full-time full-year Black workers in the Canadian workforce.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».