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Enregistrement W7000216479

Essays in Applied Economics

2022· dissertation· en· W7000216479 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationOutsourcingBarterWageEarningsLeverage (statistics)CurrencyTransaction costCoase theorem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first chapter of this dissertation, which is jointly written with Mayara Felix, asks: Who are the winners and losers as businesses increasingly rely on outsourced workers instead of direct employees to perform services such as security and cleaning? How large are the benefits of domestic outsourcing to the economy compared to its costs? To answer these questions, we leverage Brazil's unexpected legalization of outsourcing in 1993, which sharply increased outsourcing among security guards. Using regional variation in the pre-legalization court permissiveness, we find that outsourcing legalization persistently increased total employment of security guards and benefited younger entrant workers. The average wage of security guards also did not fall and may have mildly increased. However, outsourcing legalization also generated a wave of occupational layoffs that reallocated incumbent workers to lower-wage firms. These facts are explained by a model wherein outsourcing both creates productive efficiencies and reduces worker bargaining power. Seen through the model, our estimates imply that one to five years of the annual efficiency gains from outsourcing legalization would exceed the total earnings losses of laid-off incumbents. The second chapter analyzes how the introduction of a digital currency to a barter community in Toronto affected the volume of trade. The community initially banned cash, but subsequently introduced a digital token that could be transferred among users and redeemed at designated local stores for retail goods. Using comprehensive transactions data, I show that a large monetary expansion persistently increased transaction volume by 70% by enabling monetized trade. However, when token redemption was suddenly halted at a subset of stores, a run on the token ensued and both money-mediated and barter trade volume fell. The findings are most consistent with the predictions of a search-theoretic model wherein money functions as a medium of exchange. The final chapter studies the effects of partial public housing privatization in Hong Kong. Between 1998 and 2006, Hong Kong’s Tenants Purchase Scheme (TPS) sold a large share of public rental housing to sitting tenants but limited the resale and leasing of sold units. Although TPS did not reallocate housing across households, my quasi-experimental estimates reveal that TPS reduced household sizes and increased household incomes in treated estates. These effects are explained by the relaxation of household-size-contingent income limits and unit allocation rules. TPS therefore benefited well-off tenants, but reduced affordable housing availability for low-income residents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,011

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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