Spatial Wage Inequality: Evidence from Italian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
This research has the aim to analyse the inequality of wages and productivity across the Italian provinces. This analysis is implemented on the ISTAT's "Rilevazione sulle Forze di Lavoro" quarterly cross-sectional public data, in a temporal space that goes from I quarter of 2014 to IV quarter of 2016, which has been divided into four periods. The research follows a two step procedure already known and used in literature, in which at the first stage the focus of the analysis is on the relationship between the individual wage and the individual observed characteristics, the province of workplace, the industrial sector in which the individual works and a dummy variable that controls whether the individual moved her domicile because of the current job. In the second step, we try to describe the relationship between the Estimated Provincial Total Factor Productivity from the first step and provincial characteristics such as population, employment density, land area, administrative fragmentation, market potential, human capital and province's industrial composition. The main results from the first step concern, as expected, the positive and concave impact of the experience, the positive return on education and a positive impact on wage due to a change in the domicile. The Estimated Provincial Total Factor Productivity shows persistence in its differentials during the four periods, with an increasing gap between the top and the bottom of the productivity distribution. The analysis on the determinants of Estimated Provincial Total Factor Productivity indicates positive impacts of population, land area, market potential, administrative fragmentation. While we found a negative impact of human capital inequality measured by Gini Index, meaning that greater inequality within the provincial human capital decreases the provincial productivity. Finally the Herfindahl Index on industrial composition shows a negative coefficient, which means a negative impact on productivity due to the higher sectoral concentration. These results are slightly different from those founded in literature for Italy. The possible causes might be the use of different databases and different periods of analysis and the different methodology followed. According to our results, we are in presence of a spatial inequality among Italian provinces' Total Factor Productivity and we believe that it is due to differences in population, administrative fragmentation and market potential. Human Capital is another important factor that plays a very important role in provincial productivity differentials.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».