A job ladder model with stochastic employment opportunities
具有随机就业机会的工作阶梯模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确进行劳动力搜寻模型的结构估计，并说明可使用标准面板数据估计。
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具有随机就业机会的工作阶梯模型
- 研究问题
- 论文研究企业间歇发布岗位、劳动者偶尔申请的就业机会机制，如何改变在职搜寻价值及失业持续期与就业、起薪的关系。
- 方法与思路
- 作者建立包含在职搜寻的模型，将标准工作阶梯与存量—流量模型作为特例，并用美国数据进行结构估计和限制比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计参数显著偏离两类特例限制，施加这些限制会低估就业所含搜寻选择权；新模型更符合文中调查与持续期现象。
- 阅读关注点
- 应核对岗位发布和申请过程的设定、面板数据中的参数识别，以及特例限制检验和搜寻选择权价值计算依赖的模型条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断结构参数识别、模型误设风险或量化差异；与特定经验现象相符不能证明模型普遍适用。
原文摘要
We set up a model with on‐the‐job search in which firms infrequently post vacancies for which workers occasionally apply. The model nests the standard job ladder and stock‐flow models as special cases, while remaining analytically tractable and easy to estimate from standard panel data sets. The parameters from a structurally estimated model on US data are significantly different from either the restrictions imposed by a stock‐flow or job ladder model. Imposing these restrictions significantly understates the search option associated with employment and are, unlike our model, inconsistent with recent survey evidence and declining job finding rates and starting wage with duration of unemployment, both of which are present in the data.