【EL Vol.4】ソフトウェア産業の集積と雇用、賃金:Job hopping, earnings dynamics, and industrial agglomeration in the software publishing industry
一見すると場所にとらわれないように思えるソフトウェア産業においても、集積のメカニズムは働く。Freedman (2008) ではサバイバル分析を通じて集積度が高いほど転職しやすことが明らかとなった。また、転職初期の賃金水準は低いが、その後の増加率が高いことも示された。
Abstract
This paper investigates the implications of industrial clustering for labor mobility and earnings dynamics in one large and increasingly important high-technology sector. Taking advantage of longitudinal employee-employer matched data, I exploit establishment-level variation in agglomeration to explore how clustering in the software publishing industry affects labor market outcomes. The results show that clustering makes it easier for workers to job hop within the sector. Higher earnings levels in more agglomerated areas are partly attributable to sorting across locations among workers and firms in the industry on the basis of observable and unobservable characteristics. Controlling for this heterogeneity, workers in clusters have relatively steep earnings-tenure profiles, accepting lower wages early in their careers in exchange for stronger earnings growth and higher wages later. These findings are consistent with theoretical models in which agglomeration improves labor market coordination and facilitates greater learning and human capital formation.
要約
本稿では、重要性を増している大規模なハイテク産業において、産業集積が労働移動性と所得ダイナミクスに与える影響を調査する。縦断的な従業員と雇用者のマッチドデータを用いて、集積度の事業所レベルの変動を利用し、ソフトウェア出版業界の集積が労働市場の成果にどのような影響を与えるかを調べた。その結果、集積度が高いほど、労働者は業界内での転職が容易になることがわかった。集積度の高い地域での高い所得水準は、観察可能な特性と観察不可能な特性に基づいて、労働者や産業内の企業が場所を越えて選別されたことに起因する部分がある。この異質性をコントロールすると、クラスター内の労働者は比較的急峻な収益-勤続プロファイルを持ち、キャリアの初期には低い賃金を受け入れ、後には強い収益成長と高い賃金を得ることができる。これらの結果は、集積が労働市場の調整を改善し、学習と人的資本の形成を促進するという理論モデルと一致する。
MLA
Freedman, Matthew L. "Job hopping, earnings dynamics, and industrial agglomeration in the software publishing industry." Journal of Urban Economics 64.3 (2008): 590-600.