Downward Nominal Wage Rigidity in Canada: Evidence from Micro- Level Data
Notice bibliographique
Résumé
We assess the importance of downward nominal wage rigidity (DNWR) in Canada using both firm- and worker-level microdata. In particular, we analyze employer-level administrative data from the Major Wage Settlements (MWS) and household-based survey data from the Survey of Labour Income Dynamics (SLID). MWS data cover large unionized firms in Canada, while SLID is a rich rotating panel representative of the employed population in Canada. Combining both sources of information allows for a more extensive analysis of DNWR in the Canadian labour market. The results suggest that, on average, the effects of DNWR added about 0.2 to 0.4 percentage points to wage growth between 1994 and 2011; as well, the estimated effects increased in the years following the Great Recession in 2008–09. That includes a higher proportion of workers affected by DNWR (which rose from 16 to 32 per cent) and a larger impact on average wage growth. DNWR’s effects on average wage growth were also much stronger during periods of lower CPI inflation in Canada and are positively related to provincial unemployment rates. Finally, we provide an extensive analysis of the heterogeneity in the effects of DNWR. For example, its impact is more pronounced among smaller firms, lower occupational levels, immigrants and older workers. Overall, population ageing and an increasing proportion of immigrants may continue to increase the effects of DNWR in Canada, while the continuing shift toward service industries, declining unionization rates and the increasing educational attainment of the Canadian population may reduce them.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».