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Enregistrement W3121961836 · doi:10.24148/wp2006-24

Endogenous Skill Bias in Technology Adoption: City-Level Evidence from the IT Revolution

2006· preprint· en· W3121961836 sur OpenAlexaff
Paul Beaudry, Mark Doms

Notice bibliographique

RevueFederal Reserve Bank of San Francisco, Working Paper Series · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsTechnological changeLabour economicsLabor demandSupply and demandMicroeconomicsMacroeconomicsWage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the bi-directional interaction between technology adoption and labor market conditions. We examine cross-city differences in PC adoption, relative wages, and changes in relative wages over the period 1980-2000 to evaluate whether the patterns conform to the predictions of a neoclassical model of endogenous technology adoption. Our approach melds the literature on the effect of the relative supply of skilled labor on technology adoption to the often distinct literature on how technological change influences the relative demand for skilled labor. Our results support the idea that differences in technology use across cities and its effects on wages reflect an equilibrium response to local factor supply conditions. The model and data suggest that cities initially endowed with relatively abundant and cheap skilled labor adopted PCs more aggressively than cities with relatively expensive skilled labor, causing returns to skill to increase most in cities that adopted PCs most intensively. Our findings indicate that neoclassical models of endogenous technology adoption can be very useful for understanding where technological change arises and how it affects markets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,100 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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