Technological unemployment revisited: automation in a search and matching framework

失业 匹配(统计) 背景(考古学) 自动化 坠落(事故) 劳动经济学 机器人 经济 德雷福斯技能获得模型 德国的 计算机科学 工程类 人工智能 经济增长 统计 环境卫生 古生物学 历史 生物 机械工程 考古 医学 数学
作者
Dario Cords,Klaus Prettner
出处
期刊:Oxford Economic Papers-new Series [Oxford University Press]
卷期号:74 (1): 115-135 被引量:12
标识
DOI:10.1093/oep/gpab022
摘要

Abstract Will automation raise unemployment and what is the role of education in this context? To answer these questions, we propose a search and matching model of the labour market with two skill types and with industrial robots. In line with evidence to date, robots are better substitutes for low-skilled workers than for high-skilled workers. We show that robot adoption leads to rising unemployment and falling wages of low-skilled workers and falling unemployment and rising wages of high-skilled workers. In a calibration to Austrian and German data, we find that robot adoption destroys fewer low-skilled jobs than the number of high-skilled jobs it creates. For Australia and the USA, the reverse holds true. Allowing for endogenous skill acquisition of workers implies positive employment effects of automation in all four countries. Thus, the firm creation mechanism in the search and matching model and skill acquisition are alleviating the adverse effects of automation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
li发布了新的文献求助10
刚刚
胡枝子发布了新的文献求助30
1秒前
季悦完成签到,获得积分10
1秒前
BaiX完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
顾矜应助ttssooe采纳,获得10
1秒前
2秒前
共享精神应助罗mian采纳,获得10
2秒前
亭语完成签到 ,获得积分0
3秒前
重要清涟完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
BaiX发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
路旁小白完成签到,获得积分10
4秒前
枫桥完成签到 ,获得积分10
4秒前
彭于晏应助zhonghbush采纳,获得10
5秒前
秦玉蓉完成签到,获得积分10
5秒前
小文cremen完成签到 ,获得积分10
6秒前
Owen应助千里采纳,获得10
7秒前
o10发布了新的文献求助10
7秒前
MADKAI发布了新的文献求助10
7秒前
紧张的梦岚应助开放雁丝采纳,获得20
7秒前
淇淇怪怪发布了新的文献求助10
8秒前
深情安青应助呼叫554采纳,获得30
8秒前
zhuiyu完成签到,获得积分10
8秒前
鲜艳的手链完成签到,获得积分10
8秒前
知性的以筠完成签到,获得积分10
9秒前
leiyang49完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
李小伟完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
铁匠发布了新的文献求助10
11秒前
Jupiter完成签到,获得积分10
11秒前
zsqqqqq完成签到,获得积分10
13秒前
MADKAI发布了新的文献求助10
13秒前
二二二发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672