MW and Household Consumption: Evidence from High and Low Wage Provinces in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Minimum wage (MW) has become a common policy instrument in several countries \nand regions across the world. However, researchers are divided regarding whether \nthe MW achieves its intending objectives or not. The current study will examine \nwhether MW enhances household consumption as a sustainable income policy. \nWhile the MW is set under the authority of the provinces, resulting in appealing \ncross-province and time-series diversity, Canada serves as an excellent research \ncenter for this type of inquiry. The fact that we can utilize Canadian data gives us the \nability to examine the impact of the MW by studying cross-province and time-series \nvariation with a high number of MW changes passed in different jurisdictions. \nThis research utilizes a panel-based analysis, trying to compare the four provinces \nthat provide the highest wage levels (Alberta, British Columbia, Ontario ,and \nSaskatchewan) with the other six provinces that provide the lowest wage levels \n(Manitoba, Nova Scotia, New Brunswick, Newfound land/Lab ,Prince Edward \nIsland, and Quebec) for the study period from 1981 to 2019, in Canada. Dynamic \nAutoregressive Distributed Lag Methods (i.e., Pooled Mean Group, Dynamic Fixed Effect ,and Mean Group estimators) are used to examine the effect of minimum wage \non household consumption in the short and long term. The findings demonstrate that \nMW has a favorable long-term impact on household consumption in both low- and \nhigh-wage regions. In both wage categories, the short-term effect is negative, \nalthough not statistically significant in the low-wage group. \nOur findings imply, despite the possible negative effects of MW on employment, \nit can be an effective tool for improving economic growth and welfare. In other \nwords, it might be better to pay greater attention to the spillover impacts of MW \npolicies while designing them.\nKeywords: Panel ARDL; Canada; Minimum Wage; Low-wage province; High wage province; Household consumption
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».