Earning Profiles for Italian Male Workers: Is There Evidence of a Premium for Education?
Notice bibliographique
Résumé
Are younger generations better off than older ones? Can younger cohorts starting with lower real wages catch up with previous generations? Are young or old generations becoming more unequal? In this study we concentrate on the study of inter-generational and intra-generational patterns of earnings for Italian male dependent workers for the period 1987-2006. Using data from the Bank of Italy's Survey of Household Income and Wealth, we construct cohort-education-(macro) region-specific age profiles for mean real wages (the measure of central location here adopted) and for the 90-10 percentile differential (the inequality measure), allowing for region-specific price indexes. We verify how different cohorts have been doing comparatively and finally we test whether, with time, the (mean) returns to experience and education have increased. Our results indicate that, for the two education groups considered, each successive generation has benefited from higher entry wages, but we also find that the wage age-profiles for both education groups have become flatter so that we cannot conclude that more recent cohorts are better off than their immediate predecessors. When looking at high/low education relative wages, we find only scant evidence of positive cohort profiles (i.e. that the education premium has been rising across cohorts), while we notice that the relative wage tends to increase over the life-cycle. Finally, we find that inequality tends to increase with age, while we also find evidence of across-cohort variation, in the direction of increasing inequality. Our provides a clear framework in which between and within cohort comparisons are meaningful and easily interpretable. Moreover, it allows us to relate our results to those obtained by MaCurdy and Mroz (1995) and Beaudry and Green (2000) in their studies of the earning patterns of, respectively, American and Canadian workers.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».