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1.
Informal work is traditionally large in Russia and has further increased in the recent years. We explore the implications of this shift in terms of wage dynamics. Our characterization is based on the estimation of informal pay gaps at the mean and along the wage distribution, relying on the Russian Longitudinal Monitoring Survey for 2003–2017. Our approach comprises three original features: we rely on unconditional quantile effects of informality, we incorporate quantile-specific fixed effects using a tractable approach, and we suggest a treatment of the incidental parameter bias. Over the whole period, informal wage penalties are relatively small and do not suggest heavily segmented labor markets, even at low wage levels. Yet, in the past decade, a substantial negative selection into informal employment and self-employment has taken place, on average and especially at low earnings. Economic downturns and labor market policies have likely contributed to the shakeout of less productive workers in the formal sector, making the low-tier informal sector more of a last resort.  相似文献   
2.
党的十九届五中全会提出了到2035年人均GDP达到中等发达国家水平的远景目标,因此测算和回答能否和如何如期实现该目标,对于我国实现第二个百年奋斗目标和坚持“四个自信”具有重要的意义。为此,本文根据跨越和陷入“中等收入陷阱”经济体的发展经验,对2021—2035年我国潜在增长率变化进行了测算。一是参照跨越和陷入“中等收入陷阱”经济体在我国相同发展阶段时各主要生产要素的变化,模拟设定我国未来各主要生产要素的增长率;二是通过运用附加人力资本的增长核算模型测算基准、乐观和悲观三种不同情境下未来我国经济的潜在增长率,验证我国2035年发展目标实现的可能性;三是依据主要要素对潜在增长率的贡献度,提出我国如期实现2035年发展目标的相应政策建议。  相似文献   
3.
基于1997~2017年的跨国面板数据,构建双向固定效应模型研究实际汇率对劳动参与率的影响效应。研究结果显示:(1)实际汇率升值会降低劳动参与率,贬值则提升劳动参与率;(2)实际汇率变动主要通过影响劳动力需求,进而影响劳动参与率;(3)相比于高收入国家,中低收入国家实际汇率变动对劳动参与率的影响更显著。因此,汇率政策的制定需要考虑其对劳动参与率的影响。在中国经济发展过程中,也应采取适当措施来抵消人民币升值对劳动参与率的不良影响。  相似文献   
4.
窦程强 《技术经济》2020,39(2):55-63
以纳税信用评级披露作为一个天然外生冲击,并基于2013—2016年1214家A股上市公司的微观数据构造准自然实验,使用双重差分法系统评估纳税信用评级结果披露对上市公司研发投入的影响。结果发现:纳税信用评级结果披露显著增加了上市公司的研发投入。基于PSM-DID方法的估计结果与上述结论无明显差异。稳健性检验也表明上述结论的正确性。机制检验表明,纳税信用评级结果披露通过降低企业的融资约束,进而促进企业增加研发投入。此外,分样本回归发现纳税信用评级结果披露只能对中小型企业和民营企业的研发投入产生促进作用。  相似文献   
5.
This study investigates the relationship between remittances and credit markets in Senegal, focusing on rural areas where financial constraints are more challenging. Using a household fixed effects model, the findings show that remittances and credit markets are complements; namely, the receipt of remittances is positively associated with the likelihood of having a loan in a household. This means that migrants can increase the reliability of their family members and close relatives back home through their remittances, insuring them vis‐à‐vis lenders for their credit contracts. They are the collateral or the “element of trust” in the credit contract between the borrower and the lender, representing a potential alternative in case of non‐repayment. This result is robust to alternative models and various robustness tests mitigating the potential endogeneity of remittances. A detailed analysis also shows that the relationship between remittances and credit markets is mainly driven by loans taken for consumption and food, in particular, as well as loans provided by informal institutions.  相似文献   
6.
文章探讨了中国贸易自由化进程对犯罪活动的影响及其发生作用的机制。研究基于中国产品层面的关税数据,构建差异性的地区贸易保护指标,衡量各地区贸易自由化程度,进而利用2000-2011年省级面板数据,运用固定效应模型与工具变量法实证检验贸易自由化与犯罪率之间的关系及潜在人口流动的影响机制。结果表明:中国加入WTO后,贸易自由化显著推升了犯罪率水平,且贸易自由化程度越深入的省份,犯罪率提升程度越高,地区效应显著;贸易自由化主要通过增加外来人口流入等渠道推升了犯罪活动。因而,中国在进一步对外开放过程中,要注重处理好贸易自由化带来的负面效应和由此产生的额外社会成本,更加注重流动人口权益的保障,消除劳动力市场扭曲,最小化贸易自由化可能带来的不利影响。  相似文献   
7.
基于1990—2017年行业面板数据,采用超越对数生产函数对服务业各细分行业TFP增长率进行分解和测度,揭示我国服务业内部结构生产率演化进程及其异质性现象,并采用可导性对数方差分解法、VAR协整模型和误差修正模型(VECM)考察TFP及其构成部分对服务业行业发展差距的贡献度,评估其异质性作用于行业发展差距的长短期效应。研究发现,在服务业内部结构演化过程中,TFP、技术进步和技术效率改进呈逐步下降趋势,其中技术进步是推动TFP增长的核心,规模效率改进发展水平一直滞后,配置效率改进在服务业发展初期较为滞后,但水平逐步提升;生产性和生活性服务业行业间TFP及构成部分异质性在演化过程中呈下降趋势,且生活性服务业行业间异质性程度要小于生产性服务业,行业间异质性变化幅度最大的是规模效率改进,技术效率改进异质性波动程度最小;TFP异质性是造成行业间发展差距扩大的主要原因,其中技术效率改进是主导因素,且该效应的发挥只有在长期具有显著性。  相似文献   
8.
如何对核心企业信用风险进行评价与控制成为农业供应链金融稳定运行的关键点之一.基于农业供应链金融视角,在梳理以核心企业为主导的农业供应链金融模式基础上,结合因子分析构建二元Logistic回归模型,对影响农业供应链金融中核心企业信用风险的因素进行分析.结果表明,该二元Logistic回归模型能够较好地预测农业供应链金融中核心企业的信用风险.其中,总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率越高,核心企业的信用风险越低.  相似文献   
9.
This study evaluates a wide range of machine learning techniques such as deep learning, boosting, and support vector regression to predict the collection rate of more than 65,000 defaulted consumer credits from the telecommunications sector that were bought by a German third-party company. Weighted performance measures were defined based on the value of exposure at default for comparing collection rate models. The approach proposed in this paper is useful for a third-party company in managing the risk of a portfolio of defaulted credit that it purchases. The main finding is that one of the machine learning models we investigate, the deep learning model, performs significantly better out-of-sample than all other methods that can be used by an acquirer of defaulted credits based on weighted-performance measures. By using unweighted performance measures, deep learning and boosting perform similarly. Moreover, we find that using a training set with a larger proportion of the dataset does not improve prediction accuracy significantly when deep learning is used. The general conclusion is that deep learning is a potentially performance-enhancing tool for credit risk management.  相似文献   
10.
基于中国家庭金融调查2013—2017年面板数据,本文研究了互联网使用对我国家庭金融素养和金融决策的影响。本文借助2013年“宽带中国”战略实施带来的政策冲击构建工具变量,采用面板工具变量模型识别互联网使用的因果效应。研究发现,互联网使用促进了家庭对正规金融产品的投资,金融素养在二者之间发挥了显著的中介效应。互联网使用还有助于缩小我国城乡家庭在金融素养和金融决策方面的差距。本文为改善我国家庭金融素养和金融决策提供了启示。  相似文献   
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