How Does Immigration Affect Wages and the Unemployment Rate in Malaysia? A Computable General Equilibrium (CGE) Approach
Notice bibliographique
Résumé
Malaysia had approximately 2 million migrants in 2018, and this number was increasing dramatically by 25 percent in 2019. Parallels with the aims of country policy to reduce migrant workers' dependency in 2020, managing the workers needs to be clarified. At the same time, the country still needs to keep them for specific sectors. These issues motivate us to analyze the migrant worker's requirements at different levels of skills and wages. Using Computable General Equilibrium (CGE) modeling, at four-level nested CES production function, this study found high skilled migrants will harm wages for the high skilled and skilled groups while the opposite effect was observed for the semiskilled and low-skilled groups. However, when the migrant stock increases slightly below 1 percent, it will reduce the wages for semiskilled workers due to substitution effects. This study also found that the influx of low-skilled migrant workers will reduce salaries for semiskilled and low-skilled workers. The analysis also indicates that a small rise in high skilled immigrant labour will reduce the unemployment rate; likewise, increasing more than 4 percent will increase the unemployment rate. The results provide the policymaker guidelines to employ foreign workers' best skills to control the inequality of wages among skilled and low-skilled workers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».