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Enregistrement W7025073128

Three essays on wage inequality: Evidence for the role of monopoly power, average city rent, regional growth cluster, and interprovincial migration in Canada (1995-2015)

2020· dissertation· en· W7025073128 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrodata (statistics)WageMonopolyWage inequalityInequalityMetropolitan areaIndex (typography)Productivity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation is an empirical analysis investigating various determinants of real wage inequality in Canada. It includes a general literature review and three empirical studies. The first two empirical essays aim to explore the link between wage inequality and in-dustrial monopoly power, average city rent (ACR), and regional growth clusters (RGCs) within industries, as well as within Census Metropolitan Areas (CMAs). Canadian Cen-sus Microdata (1996, 2001, 2006, 2011, and 2016) will be used as the primary dataset in these essays. In the third essay, the effect of interprovincial migration on national wage inequality is examined using the 2016 Census PUMF. A two-round empirical analysis is conducted to examine the effect of monopoly power (measured by Lerner’s index derived from multifactor productivity dataset) on within-industry wage inequalities in Chapter 3. In the first round, wage inequalities (captured by Theil’s index) are computed for two-digit industries (sectors) to uncover variations of wage inequality within industries. Within-industry T-values (Theil’s index), then, will be used as a dependent variable in the second round in a pooled OLS framework. The same approach as Chapter 3 (i.e. two-round analysis) has been taken in Chapter 4 for CMAs instead of industries to disentangle the effect of ACR (an index representing high/low-pay industry composition of a CMA) and RGCs (representing major industrial clusters of a CMA) on within-CMA wage inequalities. To uncover the effect of interpro-vincial migration on inequality, a semiparametric approach is considered in which coun-terfactual wage densities and inequalities are estimated in the absence of internal migra-tion. The results show that a higher monopoly power is associated with a reduction in wage inequality within industries by 0.19%. With respect to within-CMA inequality, the esti-mated results exhibit that there is a significant relationship between wage inequality and average city rent. More importantly, the growth rate of RGCs also matter to inequality across CMAs. It is estimated that a faster rate of growth of RGCs tends to increase CMA wage (earnings) inequality by 0.51% in Canada. And, finally, the estimated counterfac-tual Theil’s values indicate that interprovincial migration substantially reduces wage in-equality in Canada. Besides, estimated wage densities show that migration exerts large and differing impacts on the lower portion of the wage distribution, whereas the effect sharply reduces and fades away in the upper portion of the wage distribution.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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