Output and wages with inequality averse agents
Notice bibliographique
Résumé
We analyse a two-task work environment with risk-neutral but inequality averse individuals.For the agent employed in task 2 effort is verifiable, while in task 1 it is not.Accordingly, agent 1 receives an incentive contract that, owing to his wealth constraint, leads to a rent that the other agent resents.We show that greater inequality aversion unambiguously decreases total output and therefore average labour productivity.More specifically, inequality aversion reduces effort, wage, and payoff of agent 1. Effects on wage and effort of agent 2 depend on whether effort levels across tasks are substitutes or complements in the firm's output function.JEL classification: D2, J3 Produit et salaires quand les agents ont de l'aversion pour l'ine´galite´.Les auteurs analysent un environnement de travail a`deux taˆches ou`les individus ne sont pas inquie´te´s par le risque mais ont une aversion pour l'ine´galite´.Pour l'agent employe´a`la taˆche 2, le niveau d'effort est ve´rifiable, alors que pour la taˆche 1, il ne l'est pas.En conse´quence, l'agent 1 rec¸oit un contrat d'incitation qui, compte tenu de sa contrainte de richesse, entraıˆne une rente qui donne lieu a`du ressentiment chez les autres agents.On montre qu'une plus grande aversion a`l'ine´galite´entraıˆne sans ambiguı¨te´une chute de la production totale et donc de la productivite´moyenne du travail.Plus spe´cifiquement, l'aversion a`l'ine´galite´re´duit l'effort, le salaire et les gains de l'agent 1. L'effet sur le salaire et l'effort de l'agent 2 de´pend de la nature de la relation entre les niveaux d'effort dans les deux taˆches (substituts ou comple´ments) dans la fonction de production de l'entreprise.We would like to thank two anonymous referees for their valuable comments.Fluet is also affiliated with CIRANO.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».