Financialization and top incomes in emerging economies: A comparative distributional analysis of the financial wage premium in the BRIC
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies on emerging economies contend that increasing returns to human capital has contributed to the growth of wage inequality over the last few decades. However, this explanation fails to account for an important dynamic of contemporary wage inequality: the growth of top labor incomes. Research on advanced economies show the emergence of a wage premium in the financial sector increased top labor incomes, but studies have yet to investigate whether a financial wage premium is contributing to the growth of top labor incomes in emerging economies. The present study addresses this theoretical and empirical gap by conceptualizing and measuring the financial wage premium across the distributions of labor income in the most important subset of emerging economies: Brazil, Russia, India, and China (BRIC). Drawing on harmonized labor force data from the Luxembourg Income Study, we utilize unconditional quantile regression modeling and treatment effect estimation to examine the financial wage premium across the distributions of labor income in the BRIC before and after the Great Recession. Consistent with studies on advanced economies, we find a substantial wage premium among top earners in the financial sectors of the BRIC, which has grew in the post-recession period. However, we find significant variation in size and growth of the financial wage premium because of the variegated nature of financialization across the BRIC. We conclude by suggesting that subsequent studies should explore the heterogeneous effects of subordinate and state financialization on wage dynamics in emerging economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».