劳动力流动网络中的摩擦失业

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英文标题：
《Frictional Unemployment on Labor Flow Networks》
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作者：
Robert L. Axtell, Omar A. Guerrero and Eduardo L\\\'opez
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  We develop an alternative theory to the aggregate matching function in which workers search for jobs through a network of firms: the labor flow network. The lack of an edge between two companies indicates the impossibility of labor flows between them due to high frictions. In equilibrium, firms\' hiring behavior correlates through the network, generating highly disaggregated local unemployment. Hence, aggregation depends on the topology of the network in non-trivial ways. This theory provides new micro-foundations for the Beveridge curve, wage dispersion, and the employer-size premium. We apply our model to employer-employee matched records and find that network topologies with Pareto-distributed connections cause disproportionately large changes on aggregate unemployment under high labor supply elasticity.
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中文摘要：
我们发展了一种替代总匹配函数的理论，在该理论中，工人通过企业网络寻找工作：劳动力流动网络。两家公司之间缺乏优势表明，由于高摩擦，它们之间的劳动力流动是不可能的。在均衡状态下，公司的雇佣行为通过网络相互关联，产生高度分类的当地失业。因此，聚合以非平凡的方式取决于网络拓扑。该理论为贝弗里奇曲线、工资差距和雇主规模溢价提供了新的微观基础。我们将我们的模型应用于雇主-雇员匹配记录，发现在劳动力供给弹性较高的情况下，具有帕累托分布连接的网络拓扑会导致总失业率发生不成比例的巨大变化。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Multiagent Systems        多智能体系统
分类描述：Covers multiagent systems, distributed artificial intelligence, intelligent agents, coordinated interactions. and practical applications. Roughly covers ACM Subject Class I.2.11.
涵盖多Agent系统、分布式人工智能、智能Agent、协调交互。和实际应用。大致涵盖ACM科目I.2.11类。
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
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2022-6-14 07:06:39 上传

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关键词：劳动力流动 摩擦失业 劳动力 unemployment Quantitative

劳动力流动网络中的摩擦失业*Robert L.Axtell1,2，Omar A.Guerrero3,4,5和Eduardo L'opezDepartment of Computical and Data Sciences，George Mason UniversitySanta Fe InstituteDepartment of Economics，University College London the Alan Turing InstituteDepartment of Computer Science，阿尔托大学摘要我们发展了一种替代总匹配函数的理论，在该理论中，工人通过企业网络寻找工作：劳动力流动网络。两家公司之间缺乏优势表明，由于高摩擦，它们之间不可能发生劳动力流动。在均衡状态下，企业的雇佣行为通过网络相互关联，产生高度分类的当地失业。因此，聚合以非平凡的方式取决于网络的拓扑结构。这一理论为贝弗里奇曲线、工资差距和雇主规模最大化提供了新的微观基础。我们将我们的模型应用于雇主-雇员匹配的记录，发现在劳动力供给弹性较高的情况下，具有帕累托分布连接的网络拓扑会导致总失业率发生不成比例的巨大变化。*作者感谢欧内斯托·卡雷拉、安德鲁·埃利奥特、多伊内法默、丹尼尔·弗里克、奥斯汀·格里格、巴兹勒·格拉西、马修·杰克逊、迪特玛·马林格、乌尔里希·马特、何塞·哈维尔·拉马斯科、菲利克斯·里德·佐查斯、阿洛伊斯·舒斯特、罗伯特·希默、玛格丽特·史蒂文斯、梅里·奥布斯鲍曼以及三位匿名评论员的有益评论。作者还感谢CABDyN ComplexityCenter研讨会、巴塞尔大学经济学研讨会、INET研讨会和Nu ffeld CollegeEconomics博士后研讨会的参与者。这项工作得到了牛津大学INET拨款INE12-9001和牛津马丁学院拨款LC1213-006的支持。1引言失业是一个基本的经济问题，由几个不同的社会机制引起。

这包括人们脱离工作，寻找新的职位；公司空缺职位和寻找新员工；以及招聘人员在整个劳动力市场寻找求职者。由于同时考虑这些机制和其他机制的复杂性，失业的构成一直在劳动力市场摩擦的保护伞下进行研究。解释这些摩擦的一种简单方法是假设公司和求职者在就业市场上随机会面。因此，未能协调这些遭遇可归因于摩擦。Hall（1979）、Pissarides（1979）和Bowden（1980）的开创性工作为随机匹配模型的应用铺平了道路，以便将摩擦整合到平衡模型中。捕获这些匹配过程的简化方法是通过aggregatematching函数（AMF）。在其最典型的形式中，AMF将两个数量作为输入—总失业率和总空缺数—并返回成功匹配的总数。如果AMF产生了不成功的匹配，即使职位空缺多于失业人员，也意味着劳动力市场存在摩擦。与任何聚合一样，AMF在匹配过程中隐式地假定一定的规律性。这些假设便于数学处理，但同时也带来了获取劳动力市场摩擦结构信息的成本。例如，如果存在“捕获”劳动力流动的企业集群，则这些信息将通过聚合的方式被销毁。当然，考虑这些集群是否重要取决于研究问题。尽管如此，当今劳动力政策面临的主要挑战具有内在的动态性，需要对劳动力市场进行细致的审视。

因此，我们提供了一个框架，以促进我们对劳动力市场的理解。为了解决AMF的局限性，已经制定了许多有关其微地基的模型。在某些情况下，它们依赖于难以通过经验数据观察到的理论假设。在其他情况下，微观基金会可能是非常特殊的机制，很难外推到更一般的环境中，或与共同框架下的其他机制相联系（例如，地理距离、社交网络、技能不匹配等）。此外，即使有可能同时考虑多个微观基础，最终得到过于复杂的模型也不需要太多。因此，从积极（理解劳动力动态）和规范（出于政策目的）的角度来看，制定一个总体框架来解释劳动力市场摩擦的高度异质和复杂结构是可取的。在这篇论文中，我们提出了一个新的框架来实现这一目标，灵感来自微观层面的经验观察，即个人在职业生涯中如何从一家公司迁移到另一家公司。当人们想到劳动力市场摩擦时，脑海中会浮现出许多机制，例如，社会网络、信息不对称、地理距离、行业兼容性等。总的来说，这些摩擦相互作用，塑造了个人从一份工作流向另一份工作的景观，往往在其间经历失业期。我们的理论不是关于具体的摩擦，也没有提出新的摩擦；相反，它提供了一种研究失业的工具，同时考虑到所有摩擦及其相互作用所产生的复杂景观。主要假设是劳动力市场位于企业网络之上。

该网络揭示了求职者最有可能导航的路径，限制了网络中某些位置的流动性和边界就业；对政策目的非常有用的东西。在这个网络中，边缘的存在与否代表了两个企业之间的分类关系，这是由决定它们之间劳动力流动量的摩擦引起的。更具体地说，没有边缘意味着，由于高摩擦（至少在短期内），两个不相连的公司之间的劳动力流动不太可能发生，而对于相连的公司来说，情况恰恰相反。企业和边缘共同来自经济的劳动力流动网络（LFN）。本着AMF提供ANF的相同精神，我们必须澄清，LFN被假定为外生的。虽然读者可能想知道它的内在本质，但这将是一个不同的时间尺度和复杂性。换句话说，我们决定假设一个外源LFN，以研究其拓扑结构对聚合就业构成的影响，同时将其出现的问题留给不同的研究。LFN提供了一个结构化的对象，使我们能够更详细地分析劳动力动态，它是调解匹配过程的分析工具。另一个类比可以从《瓮球》（theurns balls）的文献中得出（Petrongolo和Pissarides，2001）。在这里，urns分布在各个企业中，它们之间的跳跃受到它们之间连接的限制。事实上，经典的urns球模型是我们的特例；网络拓扑规则的情况（例如，节点的连接数量变化不大）。因此，LFN的拓扑结构在确定失业率方面起着至关重要的作用。正如我们将在本文中所展示的，LFN的经验拓扑结构使非就业的聚合变得非常重要。

此外，当企业的雇佣行为与LFN相关时，在无摩擦结构的假设下，总失业率可能显著高于预期。我们的主要结论是，在劳动力供应弹性较高的情况下，总失业率水平在很大程度上取决于劳动力流动网络的结构。此外，失业者在经济中的分布与LFN的特定拓扑结构直接相关。我们的框架为思考劳动力动态提供了一种新的方式，从而在很大程度上详细考虑了所有劳动力市场摩擦的高度异质结构。这对于研究冲击传播和政策影响劳动力速度和再分配的问题非常有用，这取决于受影响的工人和企业的特定“口袋”。1.1相关工作将求职限制在公司群体中的想法并不新鲜或罕见。例如，不匹配模型认为，企业和员工之间的协调失败是由于阻碍求职者在次级市场之间自由流动的摩擦造成的。传统上，子市场之间的流动性是通过将企业分为不同类别并分析这些类别之间发生的劳动力流动来研究的。自Lucas和Prescott（1974）的早期贡献以来，多部门匹配模型提供了多种方式来思考子市场之间的摩擦。Shimer（2007）给出了一个例子，其中子市场间流动被建模为一个过程，其中工人和工作在每个时期随机分配给任何子市场。这种重新分配源于一个外源性的随机过程，在这个过程中，任何两个次级市场之间的移动都是同样可能的。一旦重新分配了工人和工作岗位，就会通过本地AMF在每个子市场进行匹配。相比之下，Sahin等人。

（2014）假设，在提供有关空缺、冲击和效率的信息后，工人会定期选择进入子市场。一旦劳动力被重新分配，匹配的创建和破坏就会在每个子市场发生。Herz和van Rens（2011）提出的另一种方法假设，工人可以在任何子市场寻找空缺，企业也可以以同样的方式寻找工人。每个子市场的搜索都有相关的成本。因此，匹配取决于员工和企业关于在哪里搜索的最佳决策。其他模型结合了卢卡斯和普雷斯科特的一些传统元素（Alvarez和Shimer，2011；Carrillo Tudela和Vischers，2013；Lkhavasuren，2009；Kambourov和Manovskii，2009）。另一方面，一系列相关的研究将子市场作为空间分隔的区域（通常是城市）进行研究（Glaeser和Gottlieb，2009；Moretti，2011；Manning和Petrongolo，2017；Kennan和Walker，2011）。这些模型侧重于经济处于空间平衡时局部冲击的影响，这在我们知道利益的空间位置时很有用。然而，作为聚合单元，空间分区可以是任意的。无论是对于整个经济体还是次级市场，从总体上看匹配都会产生许多问题，这里我们只提几个问题。首先，当AMF负责将员工和空缺进行配对时，假设所有配对的可能性相等。这忽视了特定企业在子市场内重新分配劳动力的重要性。其次，定义子市场是一种任意选择，可能非常适合特定问题，但不一定适用于更广泛的背景。

由于这些分类通常是为了分类目的而建立的，因此它们的设计目的不是为了最大限度地减少内部子市场流量，最大限度地增加内部子市场流量，这将捕获劳动力市场摩擦的结构信息。Jackman andRoper（1987）在其关于结构性失业的经典论文中指出了这个问题：。。。“失业工人似乎没有特别的理由认为自己是特定行业的特定员工，实际上，失业者在行业之间的流动相当容易。”（Jackman和Roper，1987年，第19页）第三，聚合通常假设来自一个次级市场的任何工人都同样有可能过渡到另一个次级市场。此外，它忽略了一个事实，即只有少数几家公司负责子市场间的过渡。这些企业对整体劳动力流动至关重要，因为它们是劳动力再分配过程中的分流渠道或瓶颈。第四，聚合“平滑”了搜索环境，实现了短期内极不可能出现的企业间流动。事实上，Guerrero和L'opez（2015）已经表明，AMF假设被拒绝作为对企业间流动的经验解释，即使是在次级市场层面。一方面，Guerrero和Axtell（2013）利用网络数据的社区检测方法表明，行业和地理区域等传统分类很难捕捉到雇主-雇员匹配微观数据中检测到的劳动力集群。另一方面，Schmutte（2014）使用更多聚合数据进行社区检测分析，发现四个集群与传统的劳动力次级市场分类不一致。最后，当然，还有一些模型表明，子市场之间的流动性决策是异质的，发生在不同类型的工人之间（Kennan和Walker，2011；Cortes，2015）。

然而，这并不能解决企业集团内匹配过程的同质化问题，也不能忽略子市场内劳动力流动的结构。基于这些原因，一个不依赖于任意聚合来定义子市场的框架将是一个显著的方法改进。Petrongolo和Pissarides（2001）建议使用图论作为克服任意聚合的潜在工具。我们采用这种方法是为了背离子市场的既定概念，而是将劳动力动态视为图上的随机游走。1.2网络方法我们的方法受到当地求职机制的启发。当一个人在寻找空缺职位时，他或她会接触到一组短期内“可接触”的公司。这一群体是由劳动力市场的摩擦决定的，我们假设这一群体对此人最后受雇的公司是特殊的。我们通过LFN表示企业与其各自可访问公司组之间的对应关系。在此网络中，企业由节点表示。企业i和j之间的优势意味着摩擦使得i的员工可以接触到j，反之亦然。因此，边缘具有分类性质，代表企业之间劳动力流动的可能性（或不可能）。公司i的边缘决定了其第一个邻居，这相当于在公司i工作的人可以访问的公司组。我们将这些公司称为i的邻居公司。当一个人在职业生涯中不断进步时，他或她会通过在过去雇主的邻居公司工作来跨越经济。这种渐进式导航过程与以前的方法有根本不同，因为为了确定求职者的就业前景，企业的身份（即其在LFN中的地位）至关重要。

这一点之所以重要，有很多原因。举几个例子，它可以在企业层面研究总失业率的构成；它揭示了局部冲击和有针对性政策的影响；它还利用了雇主-雇员匹配记录中捕获的粒度和企业间结构。通过分析稳态均衡，我们获得了有关当地失业、当地流动、企业规模、利润和企业雇佣行为的解析解。此外，该框架为贝弗里奇曲线和雇主规模溢价等程式化事实提供了新的微观基础。网络理论被广泛用于研究通过社会网络进行信息传播的背景下的劳动力市场。Granovetter（1973）的开创性工作表明，不经常使用的个人联系人在获取有关空缺的非冗余信息方面具有重要意义。虽然Granovetter的假设受到使用综合社交媒体微数据的研究的质疑（Gee等人，2014a，b），但社交网络在使用工作信息方面的重要性是毋庸置疑的。关于社会网络在劳动力市场中的作用的其他研究包括移民（Munshi，2003年）、城乡失业（Wahba和Zenou，2005年）、个人接触投资（Galeotti和Merlino，2014年）、当地收入（Schmutte，2010年）、董事会连锁网络（Kitti et al.，2017年）以及社会关系与雇佣决策之间的因果关系（Eliasonet al.，2012年）等主题。关于劳动力市场中的社会网络及其形成，也有大量的理论模型；由布尔曼（1975）和蒙哥马利（1991）首创。