Labour market impacts of occupational licensing and delicensing: New evidence from China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the recent occupational regulation changes in China and their labour market impacts. Using data from the China Labor‐Force Dynamic Survey from 2014 to 2018, we found an earning premium of approximately 10 per cent, as well as more employment‐based benefits, for those with an occupational license compared to those without one. Licensed workers reported higher skill‐job task match than unlicensed workers. Our data cover the period of occupational regulation reform in China, when 70 per cent of occupations previously licensed or certified were deregulated. Over this period, the licensing status remained associated with positive earning and employment benefits premiums, and better skill‐job task match at the labour market level. However, delicensing led to a distributional shift in the earning dispersion, especially at the bottom of the earning distribution; earning premiums rose sharply for the 10th to 30th percentiles. Workers directly affected by the licensing reform reported a significant decrease in employment benefits and in subjective job quality measures (i.e. skill‐job task match and voice at work) after delicensing, relative to never‐licensed workers. We suggest that non‐wage compensation is lost in the short term because the signal of competency is no longer valued by employers after delicensing.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle