Housing Booms, Manufacturing Decline, and Labor Market Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
We study the extent to which manufacturing decline and local housing booms contributed to changes in labor market outcomes during the 2000s, focusing primarily on the distributional consequences across geographical areas and demographic groups. Using a local labor markets design, we estimate that manufacturing decline significantly reduced employment between 2000 and 2006, while local housing booms increased employment by roughly the same magnitude. The effects of manufacturing decline persist through 2012, but we find no persistent employment effects of local housing booms, likely because housing booms were associated with subsequent busts of similar magnitude. These results suggest that housing booms "masked" negative employment growth that would have otherwise occurred earlier in the absence of the booms. This "masking" occurred both within and between cities and demographic groups. For example, manufacturing decline disproportionately affected older men without a college education, while the housing boom disproportionately affected younger men and women, as well as immigrants. Applying our local labor market estimates to the national labor market, we find that roughly 40 percent of the reduction in employment during the 2000s can be attributed to manufacturing decline and that these negative effects would have appeared in aggregate employment statistics earlier had it not been for the large, temporary increases in housing demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».