Added Worker Effect Revisited: The “Aubry’s Law” in France as a Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
The Added Worker Effect (AWE) refers to an increase in the labor supply of secondary earners in a household in response to a decrease in the income of the primary earner. Most empirical research on the AWE has focused on increases in the labor force participation of married women when their husbands experience unemployment spells, but recent government-mandated decreases in standard hours in several European countries provide an alternative source of exogenous decreases in the work hours of married men. Empirical research in evaluating the effectiveness of such policy, mostly investigated the impact on the workers who were directly affected by the policy. A model of household decision making suggests that work hour restrictions without full wage compensation should have spillover effects on the labor supply of other household members, but little is known about this possible spillover effect. This is the first attempt which empirically investigates the existence of AWE using mandatory reduction in standard working hours in France (Aubry’s Law 1998) as a natural experiment. The results show that the exogenous reduction in standard work hours for husbands does not lead to any unemployment to employment transition of wives but increases the number of hours worked by wives who are already in the market and are not affected by the law themselves. It is also found that in terms of hours worked, AWE is more prominent in low income families and for families with more members as family size is positively correlated with the degree of credit constraint.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».