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Enregistrement W2605565451

Essays in Macro-Labour Economics

2017· dissertation· en· W2605565451 sur OpenAlexaboutno aff
Parisa Mahboubi

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacroEconomicsLabour economicsNeoclassical economicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation consists of three independent chapters. In the first chapter, a life cycle model of human capital accumulation through learning-by-doing is constructed with heterogeneity in productivity and age. The model is used to evaluate the impacts of social security reforms on the welfare of individuals, as well as the distribution of labour supply, consumption, and physical capital accumulation over the life cycle in the long run. In the reference economy, retirement is mandatory with a Pay-As-You-Go (PAYG) social security system. The following policy reforms are considered: (i) terminating the social security system with mandatory retirement, (ii) terminating the social security system with voluntary retirement, and (iii) introducing voluntary retirement with the social security. The results from the policy experiments show that even low earners prefer an economy without a social security system. Furthermore, the impacts of introducing voluntary retirement on individuals’ decisions vary by age and productivity. The retirement decision is also affected by the presence of the social security system, and the amount of income redistribution within the system. In particular, low-skilled individuals (non-college graduates) decide to retire earlier while high-skilled individuals (college graduates) remain longer in the workforce. Taxation was shown to exacerbate these effects. However, these results do not hold if human capital is assumed to be exogenous. In the second chapter, the impacts of investment-specific and neutral technology shocks on individuals’ decisions are studied in a life cycle model, populated by heterogeneous individuals with respect to age. The results show that first the aggregate fluctuations are different in a life cycle model with an investment-specific technology shock compared to the standard infinitely lived agent models and in a model with only neutral technology shocks. Specifically, the role of investment-specific technology shocks as a driving source of fluctuations is weak. The results also show that the impacts of technology shocks on labour supply, consumption, and physical capital depend on an individual's age and the nature of shocks. Individuals’ optimal decision is to increase their current consumption due to a positive neutral technology shock. Therefore, old individuals work more while young individuals borrow more physical capital. However, more accumulation of physical capital is optimal for all except the young individuals when a positive investment-specific technology shock is introduced in to the economy. This leads to a reduction in consumption of all individuals, and a sharp increase in the labour supply of old workers. The third chapter studies the labour market outcomes of second generation immigrants compared to other natives (third generation) in Canada, with an emphasis on cognitive skills and education. By using survey data from the 2003 International Adult Literacy and Skills Survey, this paper shows that children of immigrants are more likely to obtain a university degree. Moreover, they obtain higher test scores in cognitive skills and thus higher earnings compared to children of non-immigrants in Canada. Educational attainment and literacy skills are found to be important sources of success in the labour market for second generation immigrants. The positive association between parental education and human capital of children illustrates how the Canadian society benefits from the immigration point system in which immigrants with higher level of human capital are selected through an intergenerational effect.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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