Match Quality, Worker Productivity, and Worker Mobility: Direct Evidence from Teachers
Notice bibliographique
Résumé
I investigate the importance of the match between teachers and schools for student achievement. I show that teacher effectiveness increases after a move to a different school, and I estimate teacher-school match effects using a mixedeffects estimator. Match quality can "explain away " a quarter of, and is as economically important as, teacher quality. Match quality is negatively correlated with turnover, and increases with experience. This paper provides the first estimates of worker-firm match quality using output data as opposed to inferring productivity from wages or employment durations. Because teacher wages are essentially unrelated to productivity, this is the compelling evidence that workers may seek high quality matches for reasons other than higher pay. The productive quality of the match between a worker and the firm plays a central role in canonical models of worker mobility (Jovanovic 1979, Mincer and Jovanovic 1981, Neal 1999, Burdett 1978, Mortensen 1998, Johnson 1978). One of the key roles of the labor market is to allocate workers to firms in the most efficient manner. The hypothesized mechanism through which this efficient allocation emerges is through workers either leaving jobs where the productivity match between the worker and the firm is low or seeking jobs where match quality is high, or both. Match quality is also used to explain the stylized facts that changing jobs is associated with rapid earnings growth (Bartel and Borjas 1981, Altonji and Shakotko 1987,
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».