On job requirements, skill, and wages

Professions sont des faisceaux de besoins en compétences et tâches inséparables. Nous vous proposons une nouvelle approche pour étudier la relation entre les salaires et les ensembles de compétences et tâches professionnelles. Nous prédisons les salaires au travail en utilisant une approche d’arbre de régression qui fournit également un système d’agrégation de manière empirique puissante où les professions détaillées avec les salaires et les conditions d’emploi similaires sont regroupées en 15 grands groupes d’occupation. Notre analyse empirique est réalisée sur un ensemble de données obtenues en combinant O * Net des informations sur les attributs d’emploi avec l’information sur les salaires et l’emploi au travail de Statistique emploi au travail. Ne pas avoir une information a priori sur laquelle O * des variables nettes appartiennent dans une équation salariale, la première étape de notre analyse consiste à effectuer une analyse des facteurs sur un certain nombre de O * catégories NET qui représentent les besoins de compétences professionnelles de base et les attributs d’emploi. La deuxième étape consiste à utiliser un arbre de régression pour regrouper les professions détaillées SOC en agrégats plus larges. Ces agrégats professionnels sont ensuite utilisés pour analyser non paramétriquement le creusage bien connu en phénomène et l’augmentation de la variance des salaires journal 2005-2017. Traduit à l'aide de Google Translate