Minimum wages effects on low-skilled workers in less developed regions of China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to estimate the causal effect of minimum wages on the employment of low-skilled workers in less developed regions of China. Design/methodology/approach Based on data from the China Health and Nutrition Survey, a double-difference (DD) methodology is used to compare the employment of low-skilled individuals before and after a minimum wage increase in their provinces with a comparison group of individuals in provinces that did not have a minimum wage increase. Also, a triple-difference methodology (DDD) is used that also includes an additional control group of highly educated workers as a within-province internal comparison group that should not be affected by a minimum wage increase. Findings No evidence of an adverse employment effect is found in any of the 36 different estimates, consistent with recent US evidence that uses a similar DD methodology. Research limitations/implications The data are not national representative; rather heavily weighted towards the less developed Central, Western and parts of the Eastern Regions of China. This may partially explain the absence of the theoretically expected adverse employment effect. Other related reasons are discussed, including: lack of enforcement in those less developed regions; a large presence of state-owned enterprises in the regions where employment security clause remains intact; the relatively less developed labour markets in the regions including where employers may behave in a monopsony fashion in their labour markets; shock effects; and cost offsets from reduced fringe benefits and increases in the pace of work. This paper was unable to disentangle the separate effect of these possible factors. Originality/value This is one of the few studies on minimum wages in China to focus on low-skilled workers in less developed regions, to use individuals as the unit of observation rather than aggregates, and to provide causal estimates based on DD and DDD methodologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».