Labour Shortages and Wages. An Examination of Varying Bargaining Power among Workers
Notice bibliographique
Résumé
Labour shortages have become increasingly widespread across Europe and other advanced economies since the post-2008 recovery, due to rising demand and structural labour market transitions—digital, green and demographic. They further worsened during the COVID-19 pandemic, through shifts in worker preferences, and again during the post-pandemic economic rebound. While policymakers and academics often attribute the shortages to skill gaps, which may be reduced via training or increased migration, there is growing recognition that unattractive wages and poor working conditions are also hindering recruitment. We argue that labour shortages, while economically disruptive, can improve the bargaining position of workers, particularly those with historically limited power. Drawing on both aggregate and individual-level evidence, we examine the interrelationships that encompass labour shortages, individual or collective bargaining positions and wages. We find that industries facing more acute shortages tend to see stronger wage growth, especially among new hires. Wages increase especially among women, migrants and younger workers—groups with less institutional support or weaker collective representation. We thus show how labour shortages can act as a corrective force by partially offsetting decades-long declines in workers’ bargaining power. These quantitative findings are supported by a qualitative survey of union representatives in the EU construction and woodworking industry, which is greatly affected by shortages. The survey responses reveal a complex relationship between shortages and working conditions: 1) shortages lead not only to some wage growth but also to intensification of work; and 2) most strategies do not include the unions and are, for instance, more focused on domestic or international recruitment. Our research supports the view that labour shortages provide workers with opportunities, but there may also be dangers: in the short run, individual bargaining may greatly increase wages while weakening collective bargaining, thus limiting the ability of all workers to achieve lasting gains.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».