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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
自動化對勞動市場的潛在影響引起了學者、政策制定者和廣大公眾的極大興趣和關注。許多研究透過檢查相關技能和任務是否適合自動化來估計特定職業的風險狀況。然而，很少有人試圖更全面地了解勞動力重新分配的過程以及隨著失業工人過渡到新工作對就業前景的影響。在本文中，我們開發了一個資料驅動模型來分析工人如何透過經驗得出的職業流動網路來回應自動化場景。在宏觀層面上，我們的模型再現了貝弗里奇曲線，這是勞動市場的關鍵的典型事實。在微觀層面上，我們的模型提供了與特定自動化衝擊相對應的短期和長期失業變化的特定職業的估計。我們發現網路結構在決定失業率方面發揮著重要作用，網路特定領域的職業很少有工作轉換機會。在低工資職業比高薪職業更有可能自動化的自動化場景中，網路效應也更有可能增加低薪職業的長期失業。