Production and Learning in Teams
团队中的生产与学习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：摘要建立并估计团队生产与人力资本积累模型，核心机制是同事人力资本的同伴影响。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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团队中的生产与学习
- 研究问题
- 同事的人力资本如何影响劳动者当前生产率与后续人力资本增长，生产互补性的变化又如何影响劳动力配置和总产出？
- 方法与思路
- 作者建立并估计个人生产率与人力资本增长依赖同事平均人力资本的模型，分析生产互补性、同伴学习与劳动市场分隔。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计的生产函数超模、人力资本积累函数凸，同伴学习占在职积累的三分之二；互补性增强可降低总人力资本与产出。
- 阅读关注点
- 应核对同事配置内生性的处理、人力资本测量与生产和学习效应的区分，以及技术变化结论依赖的模型机制。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref版本摘要，数据、识别条件与不确定性均未说明；贡献比例和技术变化结果不宜普遍化，后续变化未知。
原文摘要
To what extent is a worker's human capital growth affected by the quality of his coworkers? To answer this question, we develop and estimate a model in which the productivity and the human capital growth of an individual depend on the average human capital of his coworkers. The measured production function is supermodular: The marginal product of a more knowledgeable individual is increasing in the human capital of his coworkers. The measured human capital accumulation function is convex: An individual's human capital growth is increasing in coworkers' human capital only when paired with more knowledgeable coworkers, but independent of coworkers' human capital when paired with less knowledgeable coworkers. Learning from coworkers accounts for two thirds of the stock of human capital accumulated on the job. Technological changes that increase production supermodularity lead to labor market segregation and, by reducing the opportunities for low human capital workers to learn from better coworkers, lead to a decline in aggregate human capital and output.