Three essays on the informal sector
Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of three essays that examine: heterogeneity in informal wage employment; access and use of health insurance by individuals in the informal sector; and the gender wage gap in the sector. The first essay uses data from the sixth round of the Ghana Living Standards Survey (GLSS) and employs a finite mixture model to analyze the structure of informal wage employment, and evidence of segmentation in the Ghanaian labour market. The findings show that Ghanaian informal wage employment comprises two divisions --higher-paid and lower-paid-- each with a distinct wage function. Assuming workers are earnings-maximizers, we find that 72% to 79% of all informal wage employees are involuntary employed in the sector, and would be better off in other divisions of the labour market. In addition, using propensity score matching we estimate that the average informal wage employee, who could maximize their potential earnings in the formal sector, is potentially losing on the average $108.6--$148.7 monthly due to entry barriers in the formal sector. The second essay uses data from the World Bank's Living Standards Measurement Survey (LSMS) and propensity score matching to analyze how voluntary health insurance uptake impacts health care use in Ghana. We find robust evidence that older, wealthier and more educated individuals are more likely to buy health insurance, and that the average individual who voluntarily enrolls in the program uses more health care (about 35%) compared to an identical formal sector worker who is involuntary enrolled. The third essay investigates the gender wage gap across the conditional wage distributions of formal and informal sector wage earners in Ghana using a quantile regression technique with a correction for potential self-selection. In the informal sector, we find a 44% wage gap at the 25th quantile which increases to 52% at the 75th quantile. This contrasts with 5% -10% between same quantiles in the formal sector. This general pattern suggest significantly higher levels of discrimination in the informal sector, implying that the informal sector may be a cause of poverty for some female wage workers employed in the sector.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».