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Autor/inMichaud, Amanda M.
TitelA quantitative theory of information, worker flows, and wage dispersion.
Gefälligkeitsübersetzung: Eine quantitative Theorie der Information, Arbeitskräfteumschlag und Lohnspreizung.
QuelleIn: American economic journal. Macroeconomics, 10 (2018) 2, S. 154-183
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Spracheenglisch
Dokumenttyponline; Zeitschriftenaufsatz
ISSN1945-7707; 1945-7715
DOI10.1257/mac.20160136
SchlagwörterLernen; Lohnentwicklung; Zwischenbetriebliche Mobilität; Arbeitsloser; Arbeitsplatzwechsel; Arbeitsproduktivität; Beschäftigungsdauer; Job turnover; Betriebszugehörigkeit; Arbeitgeber; Information; USA
Abstract"Employer learning provides a link between wage and employment dynamics. Workers who are selectively terminated when their low productivity is revealed subsequently earn lower wages. If learning is asymmetric across employers, randomly separated high-productivity workers are treated similarly when hired from unemployment, but recover as their next employer learns their type. I provide empirical evidence supporting this link, then study whether employer learning is an empirically important factor in wage and employment dynamics. In a calibrated structural model, learning accounts for 78 percent of wage losses after unemployment, 24 percent of life-cycle wage growth, and 13 percent of cross-sectional dispersion observed in data." (Author's abstract, IAB-Doku).
Erfasst vonInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update2018/3
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