Essays on worker mobility, spatial labor markets, and urban real estate markets
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three chapters. The first chapter studies the long-run effect of job displacement on workers' commuting costs to subsequent jobs. Using German employee-employer data, geo-coordinates of workers' residences and workplaces, and a matched event study design, we estimate the response of workers' commuting distances to job displacement in mass layoffs. Displaced workers take up new jobs requiring 21 percent longer commuting, and the effect persists in the subsequent 10 years. To quantify the monetary value of increased commuting, we develop and estimate an on-the-job search model for workers' willingness to pay to avoid commuting. The extra commuting cost amounts to one-fifth of the wage losses facing displaced workers, which exacerbates the total cost of job displacement. In the second chapter, we show that dockless bike sharing solves the "last-mile problem" in public transportation by reducing the commuting cost between home and subway stations. As such, shared bikes increase the attractiveness and prices of apartments distant from subways relative to those nearby. Using resale apartment data and the staggered entry of bike sharing in 10 Chinese cities, we find that bike sharing reduces the housing price premiums near the subway by 29 percent. The reduction is equivalent to 1,893-2,127 CYN (282-317 USD) of the commuting cost per household per year over 30 years of residence. It is driven by a relative increase in the listing prices of and the demand for apartments distant from vis-à-vis proximate to subways. The third chapter assesses the effects of a corporate income tax cut for small businesses on employee earnings. Following a 2014 reform in Quebec, Canada, firms receiving the tax cut significantly raised the earnings of their workers. The earnings growth is connected with firms’ increased profits, as the effects are larger in high-growth industries where firms invest more and enjoy greater productivity. We estimate that workers bear up to three-quarters of the tax burden, and 35 percent of the surplus from the tax cut is passed onto workers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».