Complex-Task Biased Technological Change and the Labor Market
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we study the relationship between task complexity and the occupational wage- and employment structure. Complex tasks are defined as those requiring higher-order skills, such as the ability to abstract, solve problems, make decisions, or communicate effectively. We measure the task complexity of an occupation by performing Principal Component Analysis on a broad set of occupational descriptors in the Occupational Information Network (O*NET) data.We establish four main empirical facts for the U.S. over the 1980-2005 time period that are robust to the inclusion of a detailed set of controls, subsamples, and levels of aggregation: (1) There is a positive relationship across occupations between task complexity and wages and wage growth; (2) Conditional on task complexity, routine-intensity of an occupation is not a significant predictor of wage growth and wage levels; (3) Labor has reallocated from less complex to more complex occupations over time; (4) Within groups of occupations with similar task complexity labor has reallocated to non-routine occupations over time. We then formulate a model of Complex-Task Biased Technological Change with heterogeneous skills and show analytically that it can rationalize these facts. We conclude that workers in non-routine occupations with low ability of solving complex tasks are not shielded from the labor market effects of automatization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle