MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122697866 · doi:10.3386/w12521

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

2006· report· en· W3122697866 sur OpenAlexaff
Paul Beaudry, Mark Doms, Ethan Lewis

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2006
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInformation technologyEndogenyEconometricsPublic economicsDemographic economicsLabour economicsComputer scienceMedicineInternal medicine

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 neo-classical 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,672
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetEconomic Growth and ProductivityTravaux en français237 207