Multidimensional Skill Mismatch
Notice bibliographique
Résumé
What determines the earnings of a worker relative to his peers in the same occupation? What makes a worker fail in one occupation but succeed in another? More broadly, what are the factors that determine the productivity of a worker-occupation match? To help answer questions like these, we propose an empirical measure of multidimensional skill mismatch that is based on the discrepancy between the portfolio of skills required by an occupation and the portfolio of abilities possessed by a worker for learning those skills. This measure arises naturally in a dynamic model of occupational choice and human capital accumulation with multidimensional skills and Bayesian learning about one’s ability to learn skills. Not only does mismatch depress wage growth in the current occupation, it also leaves a scarring effect—by stunting skill acquisition—that reduces wages in future occupations. Mismatch also predicts different aspects of occupational switching behavior. We construct the empirical analog of our skill mismatch measure from readily available US panel data on individuals and occupations and find empirical support for these implications. The magnitudes of these effects are large: moving from the worst- to best-matched decile can improve wages by 11 percent per year for the rest of one’s career. (JEL E24, J24, J31, J41)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».