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经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|PARTICIPATION RATES: DEFINED AND MEASURED

如果你也在 怎样代写劳动经济学Labor Economics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。劳动经济学Labor Economics或称劳工经济学,旨在了解雇佣劳动市场的运作和动态。劳动是一种商品,由劳动者提供,通常是为了换取有要求的公司支付的工资。由于这些劳动者是作为社会、制度或政治体系的一部分而存在的,因此劳动经济学也必须考虑到社会、文化和政治变量。

劳动经济学Labor Economics就业市场是通过工人和雇主的互动来运作的。劳动经济学关注劳动服务的提供者(工人)和劳动服务的需求者(雇主),并试图理解由此产生的工资、就业和收入模式。这些模式之所以存在,是因为市场上的每个人都被认为是根据他们所知道的关于工资、提供劳动的愿望和休闲的愿望做出理性的选择。劳动力市场通常是有地理界限的,但互联网的兴起在某些部门带来了一个 “全球劳动力市场”。

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The LFPR is determined by comparing the actual labor force with the potential labor force or what is sometimes called the “age-eligible population.”

In the United States, we consider the potential labor force or age-eligible population to be the entire population less $(a)$ young people under 16 years of age and (b) people who are institutionalized. Children under 16 are excluded on the assumption that schooling and child labor laws keep most of them out of the labor force. ${ }^6$ Furthermore, the segment of the population that is institutionalized-in penal or mental institutions, nursing homes, and so on-is also not available for labor market activities. ${ }^7$ The actual labor force consists of those people who are either $(a)$ employed or $(b)$ unemployed but actively seeking a job. ${ }^8$ Thus, in percentage form we can say that the labor force participation rate (LFPR) is
$$
L F P R=\frac{\text { acutal labor force }}{\text { ptoential labor force }} \times 100
$$
or
$$
L F P R=\frac{\text { noninstitutionalized population } 16 \text { years of age or over in the labor force }}{\text { noninstitutionalized population }} \times 100
$$

In January 2020, for example, the LFPR was
$$
\frac{164,606,000}{259,502,000} \times 100=63.4 \%
$$
Participation rates can be similarly determined for various subaggregates of the population, such as married women, African-American teenage females, and so forth.

经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|SECULAR TREND OF PARTICIPATION RATES

Let’s now turn to the long run or secular trend of participation rates in the United States as portrayed in Figure 3.3. You should be forewarned that the factors affecting participation rates are varied and complex; some are economic variables, while others are of an institutional, legal, or attitudinal nature. Thus, although the Becker model is useful in explaining many important changes in participation rates, it cannot be realistically expected to provide a complete understanding of all the forces at work.

Figure 3.3 reveals that the aggregate participation rate has gradually drifted upward since World War II. In 1950 , about 60 percent of the age-eligible population were labor force participants. By 2019 , that figure had increased to about 63 percent, with most of the rise occurring in the 1970s and 1980s. In Figure 3.3, we also observe that the participation rate of males has declined steadily. Specifically, male participation rates declined from about 86 percent in 1950 to approximately 69 percent in 2019. Until 2000, concomitant increases in female participation rates more than offset this decline. Female participation rates rose from about 34 percent in 1950 to 60 percent in 1999, and have fallen to about 57 percent in 2019. It is important that we understand the major causal factors underlying these trends.‘

Figure 3.4 shows male participation rates by age groups. The message here is that the participation rates of older males have changed markedly. We find a large reduction in the participation rates for males 65 and older between 1950 and the mid-1980s but have risen since then. ${ }^9$ We also observe a sharp decline for males aged 55-64 between 1950 and the early 1990s, and a small rise since then.

A variety of factors have been cited to explain the decline and rebound in participation of older males. These include (a) rising real wages and earnings, (b) the changes in the availability of public and private pensions, $(c)$ increasing access to disability benefits, $(d)$ increasing education levels, and $(e)$ rising labor force participation of older wives.
1 Rising Real Wages and Earnings
Economic growth has been accompanied by rising real wages and earnings. For example, real gross domestic product per capita has increased about threefold since 1950. We know that rising real wages entail both income and substitution effects. In the case of older men, the income effect has dominated the substitution effect and, consequently, many have chosen more leisure in the form of retirement. In many instances, the deteriorating health of older males may also have induced retirement by increasing their preferences for leisure or, in terms of Chapter 2, by making their indifference curves steeper. ${ }^{10}$ Put in simpler language, as our society has become more affluent over time, the secular increase in real wages and earnings has allowed more workers to accumulate sufficient wealth to retire at an earlier age. The average age of final retirement has fallen by between five and seven years for both men and women since $1950 .

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劳动经济学代写

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LFPR 是通过将实际劳动力与潜在劳动力或有时称为“适龄人口”进行比较来确定的。
在美国,我们认为潜在劳动力或适龄人口是总人口减去 $(a) 16$ 岁以下的年轻人和 (b) 被机构收容的 人。16岁以下的儿童被排除在外是因为学校教育和童工法将他们中的大多数排除在劳动力之外。 ${ }^6$ 此 外,被收容在监狱或精神病院、疗养院等机构中的人口部分也无法参与劳动力市场活动。 ${ }^7$ 实际劳动 力由以下人员组成: $(a)$ 受雇或 $(b)$ 失业但积极寻找工作。 ${ }^8$ 因此,以百分比形式,我们可以说劳动力 参与率 (LFPR) 是
$$
L F P R=\frac{\text { acutal labor force }}{\text { ptoential labor force }} \times 100
$$
或者
$$
L F P R=\frac{\text { noninstitutionalized population } 16 \text { years of age or over in the labor force }}{\text { noninstitutionalized population }} \times 100
$$
例如, 2020 年 1 月, LFPR 是
$$
\frac{164,606,000}{259,502,000} \times 100=63.4 \%
$$
可以类似地确定各种人口亚群的参与率,例如已婚妇女、非裔美国少女等。

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现在让我们转向图 3.3 中描绘的美国参与率的长期或长期趋势。应该预先警告您,影响参与率的因素 多种多样且复杂;有些是经济变量,而另一些则具有制度、法律或态度性质。因此,虽然贝克尔模型 有助于解释参与率的许多重要变化,但实际上不能指望它能提供对所有作用力的完整理解。
图 3.3 显示,总体参与率自二战以来逐渐上升。 1950 年,适龄人口中约有 $60 \%$ 是劳动力参与者。 到 2019 年,这一数字增加到约 63\%,其中大部分增长发生在 1970 年代和 80 年代。在图 3.3 中, 我们还观察到男性的参与率在稳步下降。具体而言,男性参与率从 1950 年的约 $86 \%$ 下降到 2019 年的约 $69 \%$ 。直到 2000 年,女性参与率的伴随增长足以抵消这一下降。女性参与率从 1950 年的 约 34\% 上升到 1999 年的 $60 \%$ ,并在 2019 年下降到约 $57 \%$ 。重要的是我们了解这些趋势背后的主 要因果因素。
图 3.4 显示了按年龄组划分的男性参与率。这里的信息是,老年男性的参与率发生了显着变化。我们 发现 65 岁及以上男性的参与率在 1950 年至 80 年代中期大幅下降,但此后有所上升。我们还观察 到 1950 年至 1990 年代初期 55-64 岁男性的人数急剧下降,此后又小幅上升。
人们引用了多种因素来解释老年男性参与度的下降和反弹。其中包括 (a) 实际工资和收入增加,(b) 公共和私人养老金可用性的变化, $(c)$ 增加获得残疾福利的机会, $(d)$ 提高教育水平,以及 $(e)$ 年长妻 子的劳动力参与率上升。
1 实际工资和收入上升
经济增长伴随着实际工资和收入的上升。例如,自 1950 年以来,人均实际国内生产总值增长了约三 倍。我们知道,实际工资的上涨会带来收入和替代效应。就老年男性而言,收入效应主导了替代效 应,因此,许多人选择了更多的休闲方式,即退休。在许多情况下,老年男性健康状况的恶化也可能 通过增加他们对休闲的偏好,或者根据第 2 章,通过使他们的无差异曲线变得更陡峭来诱导退休。 10 简而言之,随着我们的社会随着时间的推移变得更加富裕,实际工资和收入的长期增长让更多的工人 积累了足够的财富,可以提前退休。自 1950 美元以来,男性和女性的最终退休平均年龄都下降了 5 到 7 岁。

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微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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