| 研究課題/領域番号 |
19K01718
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
高橋 新吾 広島大学, 人間社会科学研究科(国), 准教授 (70445899)
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| 研究分担者 |
都留 康 一橋大学, 経済研究所, 特任教授 (00155441)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ラーニングモデル / 昇任分析 / 上司配置分析 |
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| 研究実績の概要 |
人事制度の経済学のなかで、中間管理職への人材配置に関する理論は重要な位置を示す。アサインメントモデルの一貫した結論は、生産性の高い上司により多くの部下が割り当てられるべきというものである。つまり、Span of controlと上司の質の間には正の関係が生じる。しかし初期のアサインメントモデルは静学的なモデルが多く、上司の配属は昇任を通じて決定されることが考慮されていなかった。昇任を通じた動学的配置を考慮するには、仕事を通じた人的資本蓄積と上司能力のLearningを同時に考慮する必要があると。つまり、人的資本蓄積を通じて生産性が向上した従業員、そしてLearningを通じて能力が高いことが明らかになった従業員が昇任されて、中間管理に配属される。しかしながら、上司配属に関する実証分析は、もっぱらSpan of controlと賃金の関係を調べるにとどまり、Learningモデルを構造分析した文献はまだ存在しない。本年度は、車販売会社の人事データを利用し、推定可能な上司配属のラーニングモデルの構造推定モデルも導出および、その推定を目指した。本データは、店長の昇任のデータがある。店長は通常小規模店舗から始め、徐々に大規模店舗に異動する。まず、この昇任パターンを、Araki et al（2016, Labor Economics）をベースにしてLearning modelでモデル化した。本研究では、４段階に分け、４段階昇任のモデルにした。次に、本モデルのパラメターを構造推定で推定できるように、最尤法のLikelihood functionを導出し、プロプラムを作成し、実際の推定に成功した。現在の結果によると、店長の能力のラーニングのスピードは比較的早く、Signal to Noise Ratioの半減期は２年ほどである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ラーニングモデルの導出、及び推定に成功した。
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| 今後の研究の推進方策 |
まず、データに関してまだしなくてはならない作業が多い。特に、現在のラーニングモデルの推定では、店舗のパフォーマンスを車販売額で代替している。しかし、店舗は車修理も行っており、修理から来る売り上げが入っていない。車修理を行っている店舗では、メンテナンス売り上げは重要な売り上げであるため、まずこのデータを入手し、推定をアップデートする必要がある。また、店長の昇任に関しても、大規模店舗に異動したのちも、本部への異動があり、これも昇任と考えられるが、これがまだモデル化されていない。これをする必要がある。店長の能力の分散の推定も今後行っていく必要がある。また、文献検索を行い、論文の全体的な構成を立案したい。また、大学教員の大規模昇任データを入手した。このデータからも昇任に関する知見が得られると考えており、このデータの分析も並行して進める予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナによる移動制限の為、研究打ち合わせを予定通りに行えなかった。また、国際会議も予定通りに開催されなかった、よって未使用額が発生した。本年度は、移動制限が解除されたのちは、研究打ち合わせを積極的に行い論文の執筆及び修正を進めるとともに、国際学会での発表も積極的に行う予定であり、予算をその活動にあてていく。
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