Wages, Skills, and Skill-Biased Technical Change: The Canonical Model Revisited
Notice bibliographique
Résumé
The canonical supply-demand model of the wage returns to skill has been extremely influential; however, it has faced several important challenges. Several studies show that the standard approach sometimes produces theoretically wrong-signed elasticities of substitution, yields counterintuitive paths for skill-biased technical change (SBTC), and does not account for the observed deviations in college premia for younger vs. older workers. This paper shows that these failings can be explained by mis-measurement of relative skill prices and supplies (based on standard demographic composition-adjustments) and by inadequate ad hoc functional form assumptions about the path for SBTC. Improved estimates of skill prices and supplies that account for variation in skill across cohorts within narrowly defined groups help explain the observed deviation in the college premium for younger vs. older workers, even with perfect substitutability across age. Re-estimating the model with these prices and supplies produces a good fit with better out-of-sample prediction and robustly yields positive elasticities of substitution between high and low skill workers. The estimates suggest greater substitutability across skill and a more modest role for SBTC. We implement two new approaches to modelling SBTC. First, we study the extent to which recessions induce jumps or trend-adjustments in skill bias and find evidence that both features are important (but differ across recessions). Second, we link SBTC to direct measures of information technology investment expenditures and show that these measures explain the evolution of skill bias quite well. Together, these approaches suggest that the ad hoc assumptions for SBTC previously employed in the literature are too crude to fit the data well, leading to the incorrect conclusion that SBTC slowed during the early-1990s and under-estimates of the elasticity of substitution between high and low skill workers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».