Temporary foreign workers and firms: Theory and Canadian evidence
Notice bibliographique
Résumé
The goal of our paper is to better understand the economic implications of Temporary Foreign Worker (TFW) programs as well as comprehend the underlying reasons for the rapid expansion of the number of TFWs hired by employers under the Canadian program brought to light in 2014. We present an efficiency wage model that allows for the possibility that a firm, unable to find a worker after advertising for a period of time, may hire a TFW at the advertised wage. Due to the assumed lower outside option for the TFW than the domestic worker, the TFW will exert higher effort than a domestic worker even if the TFW is paid the same wage as would have been paid to a domestic worker. In equilibrium, lower wage offers are made to less-skilled domestic workers when a TFW program of this kind is in place. The model also implies higher unemployment rates for domestic workers after the introduction of a TFW program. Our empirical analysis is based on the confidential master files of the Canadian Census (1991-2006) and the Labour Force Survey (2006-2013). We find that TFWs in Canada work longer hours, have lower rates of absenteeism, and are less likely to be laid off, consistent with higher effort in our model. Moreover, TFWs work at lower wage rates than domestic workers even for similar job characteristics, which is also a prediction of our model.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».