在过去的几十年里,人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是,劳动力市场将在未来发生根本性变化(例如,Brynjolfsson & McAfee,2014;Ford,2015)。Frey 和 Osborne(2017)探讨了工作与自动化之间的敏感性,并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明,自动化对常规任务产生了重大影响,导致劳动力两极分化,并加剧了经济不平等(例如,Acemoglu & Restrepo,2020a;Autor,2015;Autor & Dorn,2013;Autor 等,2003、2015;Goos & Manning,2007;Graetz & Michaels,2018)。此外,Goos 等人(2019)强调,自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等,人们讨论了各种政策手段,例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资(例如,Acemoglu 等人,2020 年;Costinot 和 Werning,2018 年;Freeman,2015 年;Furman,2019 年;Guerreiro 等人,2017 年;McAfee 和 Brynjolfsson,2016 年;Thuemmel,2018 年)。然而,人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中,Lordan 和 Neumark(2018 年)通过实证表明,较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外,他们强调,在有关最低工资影响的实证文献中,有一些工人群体经常被忽视,例如老年人和低技能工人。然而,似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响,在该框架中,任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究,他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响,我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础,这两项研究是相互关联的,并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念,该市场可以通过工作任务内容进行实证表征(例如,Goos 等人,2019 年)。从理论上讲,基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模(Acemoglu & Restrepo,2018c),还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中,单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势,这会导致要素的简单分配。因此,我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔,其中机器在第一个间隔生产任务,低技能工人在中间间隔生产任务,高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性,我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。
1。概述2。地球模型规则的结构:六步接近步骤1:确定MNE组是否在范围内:在管辖权的基础上分配组成实体的收入塞浦路斯与全球最低税:一致性,分歧4。参考
Engineering/Electrical and/or Electronics Engineering/ Production Engineering/Industrial Engineering and/or Design/ Aerospace and/or Aeronautical Engineering/ Civil and/or Structural Engineering/ Instrumentation and Control/ Metallurgical and/or Materials Engineering/ Engineering Physics/Applied Mechanics/ Ocean Engineering and/or Naval Architecture/ Engineering Design/ Biotechnology and/or Bio Engineering/ Energy Science and Engineering/ Nuclear Engineering/聚合物科学和/或工程/纺织工程/物理/数学的MSC或同等学位BE/BTECH/ME/ME/MTECH/MTECH/MS/MSC学位
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