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Enregistrement W2917825737 · doi:10.34989/san-2017-26

The Impacts of Minimum Wage Increases on the Canadian Economy

2021· preprint· en· W2917825737 sur OpenAlexaffabout
Dany Brouillette, Daniel Gao, Olivier Gervais, Calista Cheung

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflation (cosmology)EconomicsConsumer price index (South Africa)Minimum wageWageIndex (typography)Point (geometry)Percentage pointAffect (linguistics)Monetary economicsMonetary policyLabour economicsMathematicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This note reviews the channels through which scheduled minimum wage increases over the coming years may affect Canadian economic activity and inflation and assesses their macroeconomic impacts. From reduced-form estimates of direct minimum wage pass-through, we find that consumer price index (CPI) inflation could be boosted by about 0.1 percentage point (pp) on average in 2018. A structural general equilibrium simulation suggests that minimum wage increases would reduce the level of gross domestic product by roughly 0.1 per cent by early 2019 and boost CPI inflation by about 0.1 pp. While the net impact on labour income would be positive, employment would fall by 60,000—a number that lies in the lower part of a range obtained from an accounting exercise (30,000 to 140,000). Consumption would decline because higher inflation would elicit a slight interest rate increase, which would more than offset the higher labour income. Potential output should remain unchanged in the short run. Longer-term effects are possible through automation, productivity gains or participation in the labour force, but the signs of these longer-term effects are ambiguous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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