日本語タイトル:出身大学、職務評価、昇進:雇用者学習モデルの人事データを用いた推定

University Prestige, Performance Evaluation, and Promotion: Estimating the employer learning model using personnel datasets

執筆者 荒木 祥太 (研究員) /川口 大司 (ファカルティフェロー) /小野塚 祐紀 (一橋大学 / ウエスタンオンタリオ大学)
発行日/NO. 2015年3月  15-E-027
研究プロジェクト 企業内人的資源配分メカニズムの経済分析―人事データを用いたインサイダーエコノメトリクス―
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概要

雇用主学習モデルは雇用主が、従業員の能力についての先験的分布を学歴から形成し、職務のパフォーマンスを観察しながらその分布を更新していくと仮定する。本論文は各従業員の出身大学、職務評価、職能等級に関する豊かな情報を含んだ2つの大規模製造業企業の人事データを用いて、大卒ホワイトカラー労働者についての雇用主学習モデルのパラメータを推定した。推定の結果は雇用主は従業員の能力を素早く学習することを示しており、当初の予測誤差は3年から4年のうちに半減する。企業は名門大学の卒業生を早く出世させるがそれは名門大学の卒業生が一般的に職務上のパフォーマンスがよいためである。

概要(英語)

The employer learning model postulates that employers form employees' prior ability distribution from educational credentials and update its distribution by observing workers' performance on the job. This paper estimates the employer learning model for university-graduate white-collar workers using personnel datasets from two large manufacturers that contain rich information, including the name of the university from which the worker graduated, annual performance evaluations, and position in the promotion ladder. The estimates indicate that employers learn workers' ability relatively quickly through observing their performance on the job. The initial expectation errors on ability decline by a half in about three to four years in the two companies. Companies promote graduates of elite schools quickly mainly because they tend to perform better on the job.

Published: Araki, Shota, Daiji Kawaguchi and Yuki Onozuka, 2016. "University prestige, performance evaluation, and promotion: Estimating the employer learning model using personnel datasets," Labour Economics, Vol. 41, pp. 135-148
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927537116300483