Should Workers Care about Firm Size?1 Ana Ferrer University of British Columbia2
Notice bibliographique
Résumé
The question of wage differentials by firm size has been studied for several decades with no commonly accepted explanations for why large firms pay more. In this paper, we reexamine the relationship between firm-size and wage outcomes by estimating the returns to unmea-sured ability between large and small firms. Our empirical methodology, based on non linear instrumental variable estimations, allows us to directly estimate the returns to unmeasured ability by firm size and therefore to test the two main theories of wage determination proposed to explain the relationship between firm size and wages, namely ability sorting and job screen-ing. We use data from the Survey of Labour and Income Dynamics (SLID) which provides longitudinal information on workers and firms characteristics including establishment and firm size. We find significant differences in the returns to unmeasured ability across firm size. In particular, we find that the returns to unmeasured ability seem to follow a non linear pattern. The returns to unmeasured ability are significantly higher in medium size (above 500 but below 1000 workers) firms relative to small firms. However, the returns to unmeasured ability are not significantly greater in large firms relative to medium or small firms. Overall, it seems that ability sorting dominates for moves from small to medium size firms in that ability is more productive and therefore more rewarded in the latter than the former. On the other hand, when firms become “too large”, the monitoring costs hypothesis seems to dominate in that ability is not more rewarded than in smaller firms.
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,004 |
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 ».