Новый метод, разработанный экономистом из Школы бизнеса Теппера при Университете Карнеги-Меллона, был создан для оценки набора навыков рабочего и определения его влияния на заработную плату. Модель опубликована в научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).«Взаимодействие между навыками представлено сетью навыков. Навыки в сети связаны между собой, если на рынке труда есть работники, у которых есть и то, и другое», — сказала Кэтрин Андерсон, доцент экономики и предпринимательства, разработавшая модель. «Положение работника в сети указывает на его тип, на то, насколько разнообразны его навыки и насколько хорошо они работают вместе».
Андерсон использовал онлайн-рынок внештатного труда и обнаружил, что работники с разными навыками, как правило, делятся на две разные группы: «мастера на все руки», которые используют навыки независимо и имеют больше вариантов работы, или «синергетические работники», которые используют свои навыки в эффективные комбинации. Андерсон обнаружил, что работники с разными навыками, как правило, получают более высокую заработную плату, а те, кто использует свои разнообразные навыки синергетически, получают самую высокую заработную плату из всех.«Эти результаты особенно важны на онлайн-рынках труда, потому что работодатели используют их чаще, а кандидаты, которых они видят, выбираются алгоритмически», — сказал Андерсон. «Работникам необходимо тщательно создавать свои профили, чтобы привлекать работодателей».Исследование представляет метод, который может охарактеризовать комбинацию навыков работника (например, насколько они разнообразны, насколько они востребованы и насколько хорошо они работают вместе) и может помочь работодателям в принятии решений о найме, а также работникам, пытающимся позиционировать себя. на рынке труда.
Результаты показывают, что работники, которые могут синергетически использовать свои разнообразные навыки, чтобы заполнить брешь на рынке труда, скорее всего, будут получать самую высокую заработную плату. Предоставляя лучший способ характеристики наборов навыков работников, этот метод потенциально может улучшить алгоритмы онлайн-поиска и помочь работникам лучше позиционировать себя на рынке.
«Эта модель показывает, что есть возможность улучшить алгоритмы онлайн-поиска на рынке труда и лучше подбирать работодателей и сотрудников», — сказал Андерсон. «Используя эту информацию, мы можем помочь ищущим работу лучше позиционировать себя на рынке, подбирать работодателей для лучших специалистов и информировать о решениях по обучению работников».