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Enregistrement W3191372487

Adjustment Costs and Incentives to Work: Evidence from a Disability Insurance Program

2019· article· en· W3191372487 sur OpenAlexafffund
Arezou Zaresani

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Alberta
Mots-clésIncentiveEarningsEconomicsDisability insuranceWork (physics)Labour economicsDemographic economicsMicroeconomicsSocial securityAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How important are adjustment costs for individuals when they face a change in work incentives induced by a policy change? I provide the first estimate of heterogeneous adjustment costs by exploiting a policy change that substantially increased work incentives. The policy change increased the exemption threshold in a disability insurance program. I document strong responses to work incentives as I observe excess mass –"bunching"– right below the exemption threshold where the marginal tax on earnings is low. A puzzling observation is that individuals continue bunching at the former threshold after the policy change. This finding suggests that they face adjustment costs when changing their labor supply. I use the amount of bunching at the new and former threshold to estimate adjustment costs that vary by individuals' ability to work. The estimated adjustment costs are higher for individuals with lower ability; varying from zero to twenty percent of their potential earnings, with an average at eight percent. The estimated elasticity of earnings respect to net-of-tax rate – accounting for heterogeneous adjustment costs – is 0.2, which is double the size of the elasticity estimated with no adjustment costs. To investigate the relative size of the adjustment costs to the work incentives induced by the policy change, I evaluate the overall effect of the policy change on the labor supply using a Difference-in-Differences design. I find that individuals who already work, work more, and those who did not work, start working. Policies designed to increase labor supply will work if the induced work incentives are large enough to offset the adjustment costs. Accounting for adjustment costs then might explain disparate findings on the effects of an increase in work incentives on labor supply in disability insurance programs. These findings have important implications for designing policies and targeting heterogeneous groups to increase labor supply in disability insurance programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,293 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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