劳动力市场长期公平的短期干预

di的单独成本不同群体的教育成就。工人保持相同的TLM作业，直到泊松过程κ时间步，她循环作业，施加选定的eort水平，产生可观察的结果，并积累包括TLM结果在内的过去表现的历史。每次∏都会在她最近的长篇小说中提高成果的比例。设置自我实施的关系契约。A.rm的PLM招聘策略HP[，]→ πti的{，}函数。图1描述了工人如何在劳动力市场管道中流动并与rms。ing集团在劳动力市场结果方面的平等。由于群体不应该在一个公平的稳定状态下系统地分化。3结果基于声誉的劳动力市场模型，如所述的对全系统动态和结果的拟议干预，在下一节中，我们只考虑在这种公平约束的环境中出现的策略和平衡结果。3.1平衡策略和稳态我们从描述公平性最佳响应策略产生的TLM策略开始。PLM镜像中的游戏性我们并没有声称团队成员不再是影响压倒性决定因素的相关因素。

就教育投资对质量的影响而言cationstatus，一个工人的团体成员身份继续影响着她的劳动力市场结果。表1：符号表能力水平的canceF（θ）CDFθπu组u声誉σu组u人口份额t时的工资ut组u工人在t时产生良好结果的比例tη投资水平pH、pQ、生产G的可能性给定eort水平πut（θ，η）投资成本γ（η）合格概率edρ∈ {Q，U}隐藏质量阳离子状态ρ（θ）e的成本ort施加∏t在考虑构成顺序均衡的策略时，考虑个人声誉。招聘门槛^η，isuch thatηi≥^η，HT（i）=1，反之，iηi<η，HT（i）=0。然而，自rms必须是唯一确定的：如果rm打算雇佣一部分员工l在所有工人中，其投资门槛将隐含地取消ned和集团规范c、 因此，在TLM中，来自u和ν组的熟练员工将构成σul以及(- σu)l全职工人人口比例。u组的一名工人，观察她的团队规格c TLM投资阈值cηu将权衡其投资成本和预期工资收益。所有工件均为cπut（θi，cηu）≤ WT将选择在ηi=cηu的水平上进行精确投资，并受雇担任TLM中的熟练职位；所有其他工人将在ηi=0的水平上进行投资，并且无法进入管道以竞争技能工作。因此，他们施加e在一次投篮比赛中。一个合格的工人阳离子状态ρ施加高e当且仅当ifeρ（θi）≤ 重量（pH- pρ）。如前所示，虽然统计奇偶性约束保持了组之间能力分布f（θ）的基本相等，但组规范c投资阈值Bηu生成集团规范c投资策略。

因此，由于我们用γut表示u组中合格候选人的比例ed在timet离开1- γut不合格ed.然后，TLM中产生良好结果的u组工人的比例遵循递归模型Дut=pH[1- F（cθQ）γut- F（cθU）（1- γut）]+pQF（cθQ）γut（1）+pUF（cθU）（1- γut），其中cθρ=e-1ρ（wt）（pH- pρ）和Дt′=σulДut′+（1- σu)l其中，t′给出最后一次工资更新的时间。在他们的工作中。这个数量与groupreputationπut并不完全一致，它给出了一个（时间间隔平均值）标准化度量，该标准化度量与u组中所有成员的比例成比例，包括那些没有被授予进入技能工作管道的成员，他们正在产生良好的结果。PLM员工的未来预期策略是选择时间、声誉、工资和雇佣阈值相关的概率e用∏t′i进行ort用力（∏t′i）∈ {∏t′}其中索引∏t′所有可能的声誉级别{∏t}和t′跟踪深度推理中参与时间的长度，其中>> t′，这个量可以是V（πt′i）V（πN）=θρ，解决以下动态规划问题V（πt′i，^∏t′，wt）=sup（πt′i）∈[0,1]n（1- λ） [V（πt′+1i，G）[ε（πt′i）（pH- pρ）+pρ]+V（πt′+1i，B）[（1- ε（πt′i））（pH- pρ）+1- pρ]]+πt′i≥^∏t′w其中V（πt′i，G）=V（πt′it′+1t′+1，wt）和V（πt′i，B）=V（πt′it′+1，wt）和t、 wt=wt当代理从时间Tw开始向前看时，工作人员在哪里解决最佳e每个可能声誉∏t′i的ort施加概率ε（∏t′i）∈ {∏t′}，高e如果V（πt′i，G）（pH- pρ）≥ eρ（θ）。^∏t′=pH- 自上次工资更新以来的“保守党长度”。t′>0作为rm\'st的声誉略低于该阈值，以确保其不会惩罚发挥高eort是不幸运的和可接受的密码。

最佳选择t′单调y′pHt′→ ∞还必须注意不要减少t′太慢，以免工人能够施加低e并继续被雇佣。因此rm^∏t′=pH- t′型在每个时间步都有足够的时间来激发持续的高eort from^∏t′PLM雇佣策略是这样一种映射，即当且仅当自上次工资更新∏t′i以来工人的累积声誉超过阈值∏t′，HP（∏t′i）=1时，工人被雇佣。否则，HP（πt′i）=0，工人没有工资，我们将感兴趣的读者推迟到附录中进行证明。提案1。存在一对PLM均衡策略（H，E）rm招聘和员工-e分别使（i）h函数的形式∏t′=pH- t′，其中t′是单调递减函数int′，使得h（πt′）=1当且仅当∏t′i≥^∏t′，否则H（i）=0。（ii）工人的eort战略是e当且仅当eρ（θ）时，wte（wt）=H的ort水平≤ 重量（pH- pρ），否则E（wt）=L。有趣的是，重复工人所采用的策略PLM中的rm交互生成（1）的递归结构关系。PLM公司rms严格的阈值声誉雇佣策略在每一轮雇佣中都对员工施加了与TLM中的单枪游戏相同的“压力”。在两个劳动力市场，每一个结果都“重要”控制工人perw{（Дut，Дνt）}序列的递归关系∞模型RM只愿意雇佣始终发挥高eort，在命题1中描述的rm和工作者均衡策略领域，存在一个独特的群体结果对序列（Дut，Дνt），因此存在一个时间t=2，其性质为t型≥ T，（ДuT，ДνT）=（ДuT，ДνT）。定理3.1。

在所述劳动力市场条件下l进入TLM的工人比例，以及RMS受统计均等雇佣限制，在全劳动力市场中，u组中所有工人在时间t，ut产生良好结果的比例遵循递归系统ut+1=pH[1- F（θQ）γut- F（θU）（1- γut）]+pQF（θQ）γut（2）+pUF（θU）（1- γut），其中πut=σulτt~Oj=t-τηuj，（3）γut=ψ（cηu（πut）），（4）θρ=e-1ρ（wt）（pH- pρ）），（5）Дt=σulДut+（1- σu)lДνt，（6）Дcηut▄πut=▄πνt=▄π，t>t公平性，具有相应的唯一稳定工资w。当TLMrms与a组uworkeri产生良好结果的可能性有关：可辨力水平θ和她合格的概率edP（Q |^ηu）=γu。由于投资有正回报，γu在πu中增加：随着她的群体u社会地位的提高，成本状况改善，因此，后代的工人更有可能重新认识到群体的diamanner的不同投资和雇佣成本保持了两个群体在劳动力市场中的潜在能力分布f（θ）之间的平等，从而确保每个群体中产生良好结果的工人比例在熟练劳动力市场管道中不会出现分歧。u未被不公平地阻止进入熟练劳动力市场，并且始终构成σulTLM的。由于保持技能劳动力市场中相同的能力分布f（θ）和比例代表σu结果趋同，因此，集团声誉向不同的集团结果总是受到限制，允许对集团投资成本函数的自然声誉反馈cπu推动集团结果和集团声誉收敛到单一稳态值。

重要的是，{（Дut，Дνt）}雇佣策略不断放松，直到被淘汰。有关证明的详细说明，请参见附录。在TLM的统计均等雇佣下，具有不平等社会地位的群体将根据时滞τ逐渐接近相同的声誉水平。约束具有eect分析了各个团队成员的成本函数，从而改善了未来员工的投资条件，进一步提高了个人和团队的声誉。我们指出，经经验验证的集团声誉与成员投资成本之间的联系使得TLM统计平价约束更加有效与PLM中的类似干预相比，解决群体不平等的有效方法。并没有不成比例地从整个管道中排除。接下来我们比较TLM约束下的这种稳态，公平稳态是帕累托占优的。3.2具有无约束招聘策略的比较静态，这将最大限度地提高他们使用高能力、高质量教育工作者。两种常见的策略是群体盲目，有时被称为“精英主义”，以及统计上的歧视性招聘。我们概述了每种做法，然后介绍了TLM雇佣约束下出现的连续稳态。考虑一种基于个人、在平等待遇理念下运作的群体盲TLM招聘策略。

无u∈ {B，W}的rm雇佣一定比例的员工l通过为所有工人选择一个单一投资水平阈值η，隐含地ned as公司l = (1 - σB）1.- F（c-1πW（|η（pH- pρ））+ σB1.- F（c-1πB（|η（pH- pρ））σB- σb和w分别，函数cπu（·）决定了集团u检查所有投资水平的广泛分布，并选择AI，这也是合理的，因为阈值η最大化了合格的预期雇佣工人数量ed.另一类rm雇佣策略采用统计描述（StatisticalDescription），其中关于工人的可观察ξ带ξ与两组能力的优先级，在观察申请人的组u和投资水平η后，他们将更新他们对未来员工素质的信心，即阳离子根据：P（Q |u，η）=pQ（η）ξupQ（η）ξu+（1- ξu）pU（η），其中pq（η）和pU（η）给出了质量ed和不合格分别具有投资水平η的ed工人。定理3.2。在具有不饱和需求（w=’w）外汇平衡的PLM中，帕累托主导了在群体盲雇佣和统计歧视性雇佣下产生的不对称均衡。我们简要阐述了推动无约束招聘策略实现帕累托主导产出的基本因素。有关证明的完整说明，请参见附录。小组盲目招聘satis在TheoremF（θ）σu的证明解释中描述的两个关键约束雇佣保证都不会导致群体声誉差异，从而导致群体之间存在持续的不对称结果。在非对称稳态下，组保留不同的投资组规格c能力水平阈值SFθBandgθW。如果组声誉πB<πW，则这些能力阈值可以根据公平约束下产生的阈值θ进行排序：gθW<θ<fθB。

这些招聘策略不公平地限制了能干和优质人才的比例在集体盲目雇佣的情况下，在拟议的公平制度下，无法进入劳动力市场的熟练工人的条件是无法满足的。使用严格更好的-o 群体工人的就业结果和Wequiremium Pareto支配着群体盲目雇佣均衡。和Loury[]show，self-con在这种制度下，也存在着非对称均衡，其中社会地位较低的群体中较低的投资水平恰好是编辑人rms更严格的招聘标准。这些eects的后果反映了在群体盲目招聘下，帕累托主导的结果。4被认为是孤立的程序性检查的讨论在实现全系统的公平性方面能力有限，这种公平性是自我维持和持久的。劳动力市场的公平问题从根本上讲与历史因素有关。在当今几乎所有的社会行为和结果中。经验证据表明，除了歧视性招聘之外，经济的结果是什么[？]。这一观点挑战了这样一种观念，即确保实际招聘程序的“个人公平”应该是确保阿拉巴马州市场作为一个整体是公正的首要关注点。不仅是问题的标准学习理论公式，其中agent属性被视为先验给定，奖励绩效主要是作为工具性目的，将其作为一个激励导向的系统。公平标准完全落入了将招聘决定视为整个奖励系统的奖励的陷阱。相比之下，动态模型可以识别纹波e确定时间的ectrm招聘周期。

这正是我们对稳定的关注。然而，应该指出的是，我们声称，以这种方式设想公平是一个旨在实现永久性社会群体平等主义的项目，这不仅是一个本身有价值的目标，而且也是一个我们表明可能是经济社会最优的目标。我们的个人声誉模型是PLM中先前结果的序列在今天的雇佣制度中，雇主增加了对工人数据的访问。由于algodata，未来的工作应考虑如何设计筛选员工历史的系统，以确定何时应考虑与团队成员相关的考虑因素，例如此处提出的TLM约束中嵌入的考虑因素。以及隐含的人类偏见，使得劳动力市场容易出现歧视性做法。我们希望这项工作能够为算法公平干预提供建议，使这些招聘策略能够转变为有助于创造更好、更公平的未来。虽然本文表明，施加TLM雇佣约束最终会导致群体对称结果，但我们并不认为我们的干预是唯一能够产生这种非平衡的干预。劳动力市场管道在现实中是一个精心设计的阶段。可能的政策干预的真正空间比这项工作中考虑的要小。旨在减少社区数量的干预措施已经在历史上黑人学院的各个节点上实施。因此，可能存在多种干预类型，最终导致群体平等。

进一步分析成本和e与这些制度相关的科学将在现实世界中产生更丰富的理解和政策，这些开放性问题将需要理论和实证关注。确认流动资金和NSF拨款#CCF-1718549。附录命题1的证明我们想证明rm设置信誉阈值∏t′=pH- t′t′≈ pHa工人最近的时间t′个人声誉∏t′i→ Phallmostsutsure ast′型→ ∞只要她不断地发挥高eORT在每个时间步。此外，由于eortexertion和G或B结果可以认为是伯努利试验，P=pHgood工人的声誉偏离理论平均PHA t增加，并且所有t=τ，|∏τ-^Πτ| ≤qτ-1(2 * 0.25log logτ）（7）Rubinstein和Yaari[？]研究表明，对于保险公司和客户之间重复互动中的不恰当观察和道德风险的类似设置，保险公司策略的可执行性取决于宽恕策略的选择er序列。在我们的情况下，只要τ> pτ-1（0.5log logτ）和t′型→进入雇佣关系，工人们将永远不会当他们可以作战需求文件。重要的是，我们的场景需要dier从两个方面与他们不同：1）工人不会在劳动力市场停留一年nite轮数，2）Arm必须根据泊松参数λ在雇佣工人离开市场时支付劳动力市场范围内的工资，并且wagepremiumwt=w（Дt′）>0设置为始终提供更高的工资对于一个没有被雇佣的工人来说（由于NormalizapProcess确保了一个合格的工人阳离子ρ始终只要她个人认为这样做是合理的，那么从事技术工作符合她的利益，即。