Careers in Firms: Estimating a Model of Learning, Job Assignment and Human Capital Acquisition. Research Department Staff Report 469, Federal Reserve Bank of Minneapolis
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops and structurally estimates a labor market model that integrates job assignment, learning, and human capital acquisition to account for the main patterns of careers in firms. A key innovation is that the model incorporates workers ’ job mobility within and between firms, and the possibility that, through job assignment, firms affect the rate at which they acquire information about workers. The model is estimated using longitudinal administrative data on managers from one U.S. firm in a service industry (the data of Baker, Gibbs, and Holmström (1994a,b)) and fits the data remarkably well. The estimated model is used to assess both the direct effect of learning on wages and its indirect effect through its impact on the dynamics of job assignment. Consistent with the evidence in the literature on comparative advantage and learning, the estimated direct effect of learning on wages is found to be small. Unlike in previous work, by jointly estimating the dynamics of beliefs, jobs, and wages imposing all of the model restrictions, the impact of learning on job assignment can be uncovered and the indirect effect of learning on wages explicitly assessed. The key finding of the paper is that the indirect effect of learning on wages is substantial: overall learning accounts for one quarter of the cumulative wage growth on the job during the first seven
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».