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多対一の求人市場のダイナミクス

企業と労働者が給料や関係をどう交渉するかを調べる。

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仕事市場の交渉の裏側仕事市場の交渉の裏側企業と労働者の間の給与交渉についての洞察
目次

今日の雇用市場では、多くの労働者が様々な企業からの雇用を求めているよね。でも、企業と労働者のつながり方や関係の交渉は複雑になりがち。この論文では、複数の労働者が一つの企業に雇われる「多対一」の雇用市場を調べて、そこでの給与や配分がどう決まるかを見ていくよ。

多対一雇用市場の概要

多対一の雇用市場では、企業が複数の労働者を雇うことができるけど、各労働者は一度に一つの企業でしか働けないんだ。企業はそれぞれの労働者に価値を割り当てて、そのスキルや貢献に基づいて支払う意思を示す。労働者は、「最低限受け取りたい金額」として知られる期待給与を持っているよ。

この市場の構造のおかげで、企業と労働者は給与や雇用条件の交渉をしなきゃならなくて、企業は労働コストを最小限に抑えながら生産性を最大化したいし、労働者は自分の給与を最大化したいって感じ。

市場のコア

どんな雇用市場でも、コアっていうのは、どの労働者や企業のグループも再交渉や代替の取り決めで自分たちの状況を改善できない結果のセットを指すよ。この多対一の雇用市場では、コアが空でないことが示されていて、関係するすべての人が満足できる合意が存在することを意味しているんだ。

競争的な給与

競争的な給与ってのは、企業が労働者に割り当てた価値に見合った給与構造のこと。これを決めるには、労働者が受け取れる最高と最低の競争的な給与を理解しなきゃいけない。

最高の競争的な給与は、企業がその労働者に対して評価する中での最高の給与で、最低の競争的な給与は、企業の予算制約を満たすための受け入れ可能な最低限の給与だよ。

極端なコア配分

極端なコア配分っていうのは、誰かが傷つくことなく、さらに改善できない給与の特定の取り決めを指すよ。これらの配分は、与えられた制約の下で労働者と企業の両方にとって最良の結果を示している。

これらの配分を決定することは、すべての当事者が満足できるようにするために重要で、どのように形成されるかや市場のダイナミクスへの影響を理解することが大切なんだ。

雇用市場におけるマッチングの役割

多対一の雇用市場でのマッチングは、労働者を企業に割り当てることを意味するよ。各労働者は一つの企業とペアになり、複数の労働者が同じ企業とペアになることもできる。これらのマッチングの配置は、競争的な給与やコア配分に直接影響を与えるんだ。

最適なマッチングは、企業に割り当てられた労働者が生み出す総価値が最大化されるときに起こる。つまり、企業はコストに対して最も価値を提供する労働者を雇わなきゃいけないってことだね。

バーゲニングセット

コアが再交渉から利益を得られない安定した結果を表す一方で、バーゲニングセットは複雑さを加えてる。バーゲニングセットでは、結果が反対提案に基づいていて、参加者が互いの提案に異議を唱えられる。

多対一の雇用市場では、バーゲニングセットの存在が交渉のダイナミクスを変えることがある。だけど、コアとバーゲニングセットが常に一致するわけじゃないから、予想される収入にギャップが生まれることもあるんだ。

コアの構造

多対一の雇用市場におけるコアの構造は、企業と労働者の関係によって定義されるよ。各企業が労働者を雇ったときの利益は、その給与にかかるコストと比較しなきゃいけない。

この分野での重要な発見は、これらの市場のコアが格子構造を持たないってこと。つまり、両者にとって明確な最適合意が常に存在するわけじゃない。だから、一部の労働者は自分の貢献に見合ったより低い給与を受け取ることになるかもしれないし、企業は労働者の提供する価値を完全にはキャッチできないかもしれないんだ。

サイド最適配分

サイド最適配分っていうのは、企業か労働者のどちらかにとって最大限の結果を指すけど、両者が同時に達成できるとは限らないんだ。

多対一の雇用市場の場合、企業が労働者の犠牲の上で最適な結果を達成することが可能だから、労働者が自分の限界的貢献よりも少ない給与を受け取ることになる可能性がある。

この利害の対立は、労働交渉で公平でバランスの取れた結果を達成する挑戦を浮き彫りにしているよ。

競争的給与の特徴付け

多対一の雇用市場で競争的給与を特徴付けるために、研究者は給与の関係を表す有向グラフの特性に注目しているよ。

これらのグラフを分析することで、企業と労働者の双方にとって持続可能で有益な給与構造を見つけることができるんだ。

競争的給与は、予算の制約を満たしながら、企業が与えた価値に見合った給与を労働者が受け取ることを確保する必要があるよ。

有向グラフの役割

コアと競争的給与を調べる上で、有向グラフを使うことで市場内の異なるエージェント間の関係を視覚化して理解するのが助けになるんだ。

これらのグラフは、ノード(企業や労働者を表す)と有向エッジ(給与や評価の流れを示す)を描く。これらの有向グラフの接続性を分析することで、安定した給与構造を決定したり、交渉の可能なエリアを浮き彫りにすることができる。

レキシコグラフィック手法

レキシコグラフィック手法は、複数の要因を考慮しながら最適な結果を系統的に見つけるために使われる方法だよ。多対一の雇用市場では、これらの手法を用いて、与えられた順序に基づいて給与を逐次最適化することができる。

レキシコグラフィック技術を応用することで、最大と最小の競争的給与を導出したり、両側の市場を満足させる極端なコア配分を特定することができるかもしれないんだ。

多対一割り当て市場の応用

多対一の割り当て市場は、経済学、労働関係、組織管理など様々な分野で実際の応用があるよ。これらの市場のダイナミクスを理解することで、企業はより効果的な採用戦略を作り、労働者にはより良い雇用機会や公正な報酬を提供できるんだ。

結論

多対一の雇用市場は、企業と労働者の間の複雑な利害の絡み合いを示しているよ。企業が利益を最大化しようとする一方で、労働者はできるだけ良い給与を確保したい。コアや競争的な給与は、このダイナミクスの重要な要素を示しているんだ。

これらの市場の構造を調査・分析することで、関与するすべての当事者を満足させる公正で有益な取り決めを見つけることができるようになる。これらのダイナミクスを理解することは、将来の労働市場を形作り、企業と労働者の両方に公平な結果をもたらすために重要なんだよ。

オリジナルソース

タイトル: A many-to-one job market: more about the core and the competitive salaries

概要: This paper studies many-to-one assignment markets, or matching markets with wages. Although it is well-known that the core of this model is non-empty, the structure of the core has not been fully investigated. To the known dissimilarities with the one-to-one assignment game, we add that the bargaining set does not coincide with the core and the kernel may not be included in the core. Besides, not all extreme core allocations can be obtained by means of a lexicographic maximization or a lexicographic minimization procedure, as it is the case in the one-to-one assignment game. The maximum and minimum competitive salaries are characterized in two ways: axiomatically and by means of easily verifiable properties of an associated directed graph. Regarding the remaining extreme core allocations of the many-to-one assignment game, we propose a lexicographic procedure that, for each order on the set of workers, sequentially maximizes or minimizes each worker's competitive salary. This procedure provides all extreme vectors of competitive salaries, that is all extreme core allocations.

著者: Ata Atay, Marina Núñez, Tamás Solymosi

最終更新: 2024-04-07 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2404.04847

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2404.04847

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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