Essays on Gender Economics

Essais sur l'économie de genre

• Auteur / Autrice : Joana Duran Franch
• Direction : Christian Hellwig
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 26/11/2021
• Etablissement(s) : Toulouse 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Toulouse Sciences Économiques
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : TSE-R (Toulouse)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Discrimination sexuelle dans l'emploi

Mots clés libres

Economie de genre

Human capital

Inequality

Consumption

Résumé

Cette thèse contient trois essais sur l’impact de la transformation structurelle sur différents groupes de population avec un accent particulier sur les femmes. Dans le premier chapitre, j’étudie l’évolution de l’emploi des femmes aux États-Unis. La part des femmes participant au marché du travail a augmenté au cours du siècle dernier. Cependant, les progrès ont stagné au cours des années 1990 et depuis 2000 le taux d’emploi des femmes n’a pas progressé. Ce sont les moins instruites qui ont en effet diminué leur présence sur le marché du travail au cours de cette période. Parallèlement, les professions dans le secteur services et aussi de bureau, source traditionnelle d’emploi pour les femmes peu instruites, ont connu une croissance de l’emploi au cours de cette période. Je montre empiriquement que la baisse de l’emploi dans les professions service aide à concilier ces deux faits : les hommes peu scolarisés, employés dans des professions cols bleus et maintenant sans emploi, sont entrés dans les services et les emplois de bureau, brouillant la ségrégation professionnelle en base au genre existante et évinçant certaines femmes peu scolarisées. J’établis un lien de causalité entre ces changements en utilisant une stratégie IV et en exploitant la variation transversale au niveau du marchés du travail locaux. Je formalise ensuite un modèle d’équilibre général basé sur les tâches où les entreprises font preuve de discrimination de genre basée sur les goûts et où des individus hétérogènes en matière de genre et de compétences décident de la profession à trier. Le modèle permettant les changements technologiques et les changements dans la composition de la population peut reproduire les changements dans les ratios emploi-population observés dans les données au cours de la période 1990-2016. Les exercices contrefactuels montrent que les changements dans la composition de la population ont partiellement masqué les effets sur le marché du travail causés par la démanualisation induite par la technologie au cours de la période 1990-2016. Dans le deuxième chapitre, j’étudie comment la baisse de l’emploi manuel a contribué à l’augmentation de la proportion de femmes qui atteignent l’enseignement supérieur aux États-Unis. Depuis la cohorte de naissance de 1955, plus de femmes que d’hommes atteignent l’enseignement supérieur. Cependant, ce n’est qu’avec les cohortes des années 1970, qui ont pris leurs décisions en matière d’éducation au cours des années 1990, que l’écart entre les sexes dans l’enseignement supérieur a fortement augmenté. L’écart entre les sexes est resté constant depuis. Ces changements se sont produits lorsque le marché du travail s’est démanualisé, ce qui a indirectement augmenté l’offre de main-d’œuvre dans les emplois représentant les possibilités d’emploi traditionnelles des femmes peu instruites. En utilisant un IV et en exploitant la variation entre les marchés du travail local, je montre que les marchés du travail locaux avec des baisses d’emploi plus intenses dans les professions manuelles ont vu relativement plus de jeunes femmes atteindre formation universitaire entre 1990 et 2016. Dans le troisième chapitre, j’étudie les effets de l’automatisation et de la création de nouvelles tâches sur les résultats sur le marché du travail des hommes et des femmes ayant différents niveaux d’éducation. Pour cela, je propose un modèle d’équilibre général statique avec une hétérogénéité en termes de genre et de niveau d’éducation. Dans le modèle, la technologie est exogène et les hommes peu instruits ont un avantage comparatif sur les tâches qui sont automatisées tandis que les hommes très instruits ont un avantage comparatif sur les nouvelles tâches. Je trouve que tous les groupes de population sont touchés par les deux changements technologiques, même lorsqu’ils ne sont pas directement touchés par eux compte tenu du type d’emploi qu’ils exercent traditionnellement. [..]

This thesis contains three essays on the impact of structural transformation on different population groups with a special emphasis on women. In the first chapter, I study the dynamics of female employment outcomes in the United States. The share of women participating in the labor market increased during the past century. However, progress stalled during the 1990s, and since 2000 the employment rate of women has not progressed further. It is the least educated whom have indeed decreased their labor market presence over this period. In parallel, service and clerical occupations, a traditional source of employment for low-educated women, have experienced employment growth over this period. I show empirically that the employment decline in blue-collar occupations helps reconcile these two facts: Low-educated men, employed in blue-collar occupations and now out of employment, entered services and clerical jobs, blurring the existing gender-based occupational segregation and crowding out some low-educated women. I establish a causal link between these changes using an IV strategy and exploiting the cross-section variation at the local labor market level. I then formalize a task-based general equilibrium model where firms display taste-based gender discrimination and where heterogeneous individuals in gender and skills decide which occupation to sort. The model allowing for technology changes and population composition changes can replicate the changes in the employment-population ratios observed in the data over the 1990-2016 period. The counterfactual exercises show that changes in the population composition have partially masked the labor market effects caused by the technology-induced demanualization during 1990-2016. In the second chapter, I study how the decline in manual employment contributed to the increase in the share of women attaining higher education in the United States. Since the 1955 birth cohort, more women than men are attaining tertiary education. However, it is not until the 1970s cohorts, who took their education decisions during the 1990s, that there was a steep rise in the gender gap in tertiary education. The gender gap has stayed constant since then. These changes have happened when the labor market has demanualized, which indirectly increased the labor supply in jobs representing the traditional employment opportunities of low-educated women. Using an IV and exploiting the variation across local labor markets, I show that local labor markets with more intense declines in the share of prime-age employment in manual occupations saw relatively more young women attain college education during 1990-2016. In the third chapter, I study the effects of automation and the creation of new tasks on labor market outcomes of men and women with different levels of education. For this I provide a static task-based general equilibrium model with heterogeneity in terms of gender and level of education. In the model, technology is exogenous and low-educated men have a comparative advantage on tasks that are being automated while the highly-educated have a comparative advantage on new tasks. I find that all population groups are impacted by both technological changes, even when they are not directly affected by them given the type of jobs they traditionally perform. This is because the model captures not only the direct effect of the technological changes on any given population group but the general equilibrium effects arising from the fact that directly affected workers might relocate into other types of jobs following these changes. The model predicts automation to have a negative effect on wages and employment of low-educated men and an ambiguous effect on wages and employment of the other population groups; while it predicts the creation of new tasks to benefit employment outcomes of all demographic groups. […]