Declining labor-labor exchange rates as a cause of inequality growth
Notice bibliographique
Résumé
The current trends in the capital/labor split and the impacts thereof on the growth of inequality are one of the main concerns of national governments, European Commission and international organizations like UN, ILO, IMF, OECD and WB. These trends are usually studied at the macro level of functional distribution of income, that is, among capital and labor, and less with regard to productivity, remuneration policies or some other particular factors. In this paper, we contribute to the studies of the second type, explaining the decreasing labor income share in terms of unpaid working time and underpaid hourly earnings. For this purpose, we refer to the decreasing labor–labor exchange rate, i.e. devaluation of one’s labor in exchange for other’s labor embodied in the commodities affordable for one’s earnings. We show that the productivity growth allows employers to compensate workers with always a lower labor equivalent, i.e. increasingly underpay works, maintaining however an impression of fair pay due to an increasing purchasing power of earnings. This conclusion is based on the OECD 1990–2014 data for G7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, United Kingdom and United States) and Denmark (known for the world least inequality). Then statistically significant implications for the growth of inequality are derived and some policy suggestions are formulated like taxing the enterprises with the inner Gini that surpasses the national level.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».