Economy Wide Spillovers From Booms: Long Distance Commuting and the Spread of Wage Effects
Notice bibliographique
Résumé
Since 2000, US real average wages have either stagnated or declined while Canadian average wages increased by almost 10%. We investigate the role of the Canadian resource boom in explaining this difference. We construct a model of wage setting that allows for spillover effects of a resource boom on wages in non-resource intensive locations and formulate an empirical specification based on that model. A key feature of this (and other) resource booms was the prevalence of long distance commuting - working in a resource location but residing in another community. The core idea in our model is that the expansion of the value of the commuting option during the boom allowed non-commuters to bargain higher wages. We find that wages do rise in areas with more long distance commuting. Combining these spillover effects with bargaining spillover effects in resource boom locations, we can account for 49% of the increase in the real mean wage in Canada between 2000 and 2012. We find similar effects of long distance commuting on wages in the US but the resource boom was less salient in the US and the effect on wages was one-tenth of that in Canada. Our results have implications for other papers measuring the impacts of resource booms on wages in surrounding areas. Our main finding is that long-distance commuting can integrate regions in a way that spreads the benefits and costs of a boom across the economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».