Earnings dynamics and inequality amoung men in Luxembourg, 1988-2004: Evidence from administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Starting with the late 1980s and intensifying after early 1990s, Luxembourg evolved from an industrial economy to an economy dominated by the tertiary sector, which relies heavily on the cross-border workforce. This paper explored the implications of these labour market structural changes for the structure of earnings inequality and earnings mobility. Using an extraordinary longitudinal dataset drawn from administrative records on professional career, I decomposed Luxembourg�۪s growth in earnings inequality into persistent and transitory components and explored the extent to which changes in cross-sectional earnings inequality between 1988 and 2004 reflect changes in the transitory or permanent components of earnings. Thanks to the richness of the Luxembourgish data set, I am able to estimate a much richer model that nests the various specifications used in the US, Canadian and European literature up to date, thus rejecting several restrictions commonly imposed in the literature. I find that the growth in earnings inequality reflects an increase in long-term inequality and a decrease in earnings instability, and is accompanied by a decrease in earnings mobility. Thus in 2004 compared with 1988, low wage men in Luxembourg are worst off both in terms of their relative wage and in terms of their opportunity of improving their relative income position in a lifetime perspective. JEL Classification: C23, D31, J31, J60 Keywords: panel data, wage distribution, inequality, mobility
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,401 | 0,366 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».