Offshoring and Directed Technical Change
Notice bibliographique
Résumé
To study the short-run and long-run implications on wage inequality, we introduce directed technical change into a Ricardian model of offshoring.A unique final good is produced by combining a skilled and an unskilled product, each produced from a continuum of intermediates (tasks).Some of these tasks can be transferred from a skill-abundant West to a skill-scarce East.Profit maximization determines both the extent of offshoring and technological progress.Offshoring induces skill-biased technical change because it increases the relative price of skill intensive products and induces technical change favoring unskilled workers because it expands the market size for technologies complementing unskilled labor.In the empirically more relevant case, starting from low levels, an increase in offshoring opportunities triggers a transition with falling real wages for unskilled workers in the West, skill-biased technical change and rising skill premia worldwide.However, when the extent of offshoring becomes sufficiently large, further increases in offshoring induce technical change now biased in favor of unskilled labor because offshoring closes the gap between unskilled wages in the West and the East, thus limiting the power of the price effect fueling skill-biased technical change.The unequalizing impact of offshoring is thus greatest at the beginning.Transitional dynamics reveal that offshoring and technical change are substitutes in the short run but complements in the long run.Finally, though offshoring improves the welfare of workers in the East, it may benefit or harm unskilled workers in the West depending on elasticities and the equilibrium growth rate.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».