Firming Up Inequality
Notice bibliographique
Résumé
Earnings inequality in the United States has increased rapidly over the last three decades, but little is known about the role of firms in this trend. For example, how much of the rise in earnings inequality can be attributed to rising dispersion between firms in the average wages they pay, and how much is due to rising wage dispersion among workers within firms? Similarly, how did rising inequality affect the wage earnings of different types of workers working for the same employer-men vs. women, young vs. old, new hires vs. senior employees, and so on? To address questions like these, we begin by constructing a matched employer-employee data set for the United States using administrative records. Covering all U.S. firms between 1978 to 2012, we show that virtually all of the rise in earnings dispersion between workers is accounted for by increasing dispersion in average wages paid by the employers of these individuals. In contrast, pay differences within employers have remained virtually unchanged, a finding that is robust across industries, geographical regions, and firm size groups. Furthermore, the wage gap between the most highly paid employees within these firms (CEOs and high level executives) and the average employee has increased only by a small amount, refuting oft-made claims that such widening gaps account for a large fraction of rising inequality in the population.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».