Perverse Consequences of Well Intentioned Regulation: Evidence from India’s Child Labor Ban
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although bans against child labor are a ubiquitous policy tool, there is very little empirical evidence on their effectiveness. In this paper, we examine the consequences of India’s landmark legislation against child labor, the Child Labor (Prohibition and Regulation) Act of 1986. Using data from employment surveys conducted before and after the ban, and using age restrictions that determined whom the ban applied to, we show that the relative probability of child employment increases and child wages (relative to adult wages) decrease after the ban. Our main specification relies on comparing changes in work probabilities over time for children of the same age but with siblings who are rendered either eligible or ineligible for legal work when the ban is implemented. The increases in the probability of economic activity are largest for children (i) in areas where the industries targeted by the ban play a larger role in local labor markets, (ii) in areas where the probability of employer inspections is higher, and (iii) in families that are poorer. These results are consistent with a theoretical model building on the seminal work of Basu and Van (1998) and Basu (2005), where families use child labor to reach subsistence constraints and where child wages decrease in response to bans, leading poor families to utilize more child labor. We also find decreases in child participation in schooling (for younger children only) and no economically meaningful change in household outcomes like assets or calorie intake.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».