The price of polarization: Estimating task prices under routine‐biased technical change
极化的价格：常规任务偏向技术变革下的任务价格估计AI 解读 ↓
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极化的价格：常规任务偏向技术变革下的任务价格估计
- 研究问题
- 在劳动者依据技能选择任务的 Roy 模型中，如何利用任务选择和工资增长识别任务价格变化，并检验任务价格是否发生极化？
- 方法与思路
- 作者利用劳动者的任务分选及相应工资增长，考察可观测才能的回报如何随其预测的任务价格变化而变化，从而识别价格变动。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可识别任务价格变化，广义 Roy 模型下还识别平均非货币待遇；美国男性数据中抽象与手工任务相对价格上升。
- 阅读关注点
- 应核对所谓较弱假设的具体内容、技能效率单位和任务分类的构造，以及非货币待遇识别与技术变革解释之间的关系。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要版本；摘要未报告价格变动幅度、估计不确定性或完整识别条件，男性样本结论的外推范围也未说明。
原文摘要
This paper proposes a new approach to estimate task prices per efficiency unit of skill in the Roy model. I show how the sorting of workers into tasks and their associated wage growth can be used to identify changes in task prices under relatively weak assumptions. The estimation exploits the fact that the returns to observable talents will change differentially over time depending on the changes in prices of those tasks that they predict workers to sort into. In the generalized Roy model, also the average non‐pecuniary amenities in each task are identified. I apply this approach to the literature on routine‐biased technical change, a key prediction of which is that task prices should polarize. Empirical results for male workers in U.S. data indicate that abstract and manual tasks' relative prices indeed increased during the 1990s and 2000s.