Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article focuses on the distribution of human capital and its implications for the accrual of economic resources to individuals and households. Human capital inequality can be thought of as measuring disparity in the ownership of labor factors of production, which are usually compensated in the form of wage income. Earnings inequality is tightly related to human capital inequality. However, it only measures disparity in payments to labor rather than dispersion in the market value of the underlying stocks of human capital. Hence, measures of earnings dispersion provide a partial and incomplete view of the underlying distribution of productive skills and of the income generated by way of them. Despite its shortcomings, a fairly common way to gauge the distributional implications of human capital inequality is to examine the distribution of labor income. While it is not always obvious what accounts for returns to human capital, an established approach in the empirical literature is to decompose measured earnings into permanent and transitory components. A second approach focuses on the lifetime present value of earnings. Lifetime earnings are, by definition, an ex post measure only observable at the end of an individual’s working lifetime. One limitation of this approach is that it assigns a value based on one of the many possible realizations of human capital returns. Arguably, this ignores the option value associated with alternative, but unobserved, potential earning paths that may be valuable ex ante. Hence, ex post lifetime earnings reflect both the genuine value of human capital and the impact of the particular realization of unpredictable shocks (luck). A different but related measure focuses on the ex ante value of expected lifetime earnings, which differs from ex post (realized) lifetime earnings insofar as they account for the value of yet-to-be-realized payoffs along different potential earning paths. Ex ante expectations reflect how much an individual reasonably anticipates earning over the rest of their life based on their current stock of human capital, averaging over possible realizations of luck and other income shifters that may arise. The discounted value of different potential paths of future earnings can be computed using risk-less or state-dependent discount factors.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».