Upstreamness, wages, and workers’ origin: A review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Durant ces dernières décennies, les processus mondiaux de production de biens et de services sont devenus de plus en plus fragmentés. Cette fragmentation, particulièrement prononcée au sein des petites économies ouvertes telle que la Belgique, a entraîné l’émergence de chaînes de valeur mondiales (CVM). Parallèlement, l’immigration nette dans les pays de l’OCDE est demeurée positive, et ce depuis les années 1960. Par ailleurs, entre 2000 et 2017, le nombre de résidents nés à l’étranger (c’est-à-dire les migrants de première génération) a augmenté de plus de 50% au sein des pays de l’OCDE (OCDE, 2018). Sur base de ces constats, cet article vise à fournir un aperçu de la littérature concernant le lien entre la position (plus ou moins en amont) des firmes dans les chaînes de valeur et l’écart de salaires entre travailleurs natifs et migrants. A cette fin, nous abordons tout d’abord les sources potentielles d’inégalités de salaires basées sur l’origine des travailleurs. Ensuite, nous présentons les principaux résultats relatifs à l’impact de la position de la firme dans les CVM sur le salaire des travailleurs en général, puis plus particulièrement sur les inégalités de salaires entre travailleurs natifs et migrants. Ce faisant, nous consacrons une attention particulière aux résultats empiriques concernant l’économie belge. Classification JEL : J15, J31, F16
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».