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Enregistrement W2562507364 · doi:10.1111/caje.12449

Temporary foreign workers and firms: Theory and Canadian evidence

2020· article· en· W2562507364 sur OpenAlexaffvenueabout
Pierre Brochu, Till Gross, Christopher Worswick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismWageIncentiveEmpirical evidenceLabour economicsEconomicsBusinessDemographic economicsManagementMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temporary foreign worker (TFW) programs have grown considerably in size when uncapped. We develop a simple efficiency‐wage model to explain this phenomenon and examine the empirical evidence for it. We also use the model to evaluate the implications of TFW programs for domestic workers. In our framework, firms that have been unable to find domestic workers may hire TFWs at the wage previously advertised to domestic workers. Due to the lower outside option for TFWs than domestic workers, TFWs will exert more effort for the same wage. Firms would thus prefer to hire otherwise identical TFWs rather than domestic workers. Our model identifies an unintended consequence of a TFW program: since the repercussions of a failed domestic job search are less severe if a TFW may be hired instead, firms have an incentive to lower their wage offers made to domestic workers. Using Canadian data, we find that, relative to domestic workers, TFWs work longer hours, have lower rates of absenteeism and are less likely to be laid off, consistent with higher effort in our model. Moreover, for TFWs from home countries with a relatively high outside option, effort is lower than for TFWs from other countries. Résumé Travailleurs étrangers temporaires et entreprises: théorie et exemple canadien. En l’absence de plafonnement, les programmes de travailleurs étrangers temporaires (PTET) se sont considérablement développés. Afin d’expliquer ce phénomène et d’en examiner les preuves empiriques, nous avons développé un modèle simple de salaire d’efficience. Nous avons également utilisé ce modèle pour évaluer l’incidence des PTET sur les travailleurs domestiques. Dans notre cadre d’étude, les entreprises peinant à trouver une main d’œuvre locale peuvent embaucher des travailleurs étrangers temporaires au salaire préalablement proposé aux travailleurs domestiques. Compte tenu d’options extérieures plus faibles, les travailleurs étrangers temporaires déploieront davantage d’efforts pour le même salaire. Les entreprises préféreront donc embaucher des travailleurs étrangers par ailleurs identiques plutôt que des travailleurs domestiques. Notre modèle identifie une conséquence inattendue aux PTET: étant donné que les conséquences d’une recherche d’employés domestiques infructueuse sont atténuées par l’embauche de travailleurs étrangers temporaires, les entreprises sont incitées à diminuer les offres salariales proposées aux travailleurs locaux. En exploitant les données propres au Canada, nous avons découvert que les travailleurs étrangers temporaires travaillaient plus d’heures, avaient des taux d’absentéisme inférieurs et étaient moins susceptibles de se faire congédier que les travailleurs domestiques, conformément au concept d’effort accru développé dans notre modèle. En outre, pour les travailleurs étrangers temporaires originaires de pays à options extérieures relativement élevées, l’effort sera moindre que pour ceux provenant d’autres pays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,086 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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