Productivity and Pay in the US and Canada
Notice bibliographique
Résumé
We study the productivity-pay relationship in the United States and Canada along two dimensions. The first is divergence: the degree to which the levels of productivity and pay have diverged. The second is delinkage: the degree to which incremental increases in the rate of productivity growth translate into incremental increases in the rate of growth of pay, holding all else equal. We show that in both countries the pay of typical workers has diverged substantially from average labor productivity over recent decades, driven by both rising labor income inequality and a declining labor share of income. Even as the levels of productivity and pay have grown further apart, we find evidence for some linkage between productivity and pay in both countries: a one percentage point increase in the rate of productivity growth is associated with a positive increase in the rate of pay growth, holding all else equal. This linkage appears stronger in the US than in Canada. Overall, our findings lead us to tentatively conclude that policies or trends which lead to incremental increases in productivity growth, particularly in large relatively closed economies like the USA, will tend to raise middle class incomes. At the same time, other factors orthogonal to productivity growth have been driving productivity and typical pay further apart, emphasizing that much of the evolution in middle class living standards will depend on measures bearing on relative incomes.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».