Programma
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1. Introduzione
The impact of technological change on labor markets: competing views
Classical, neoclassical, Keynesian and Evolutionary perspectives
SBTC, RBTC model and beyond
Robots and employment
Bibliografia
Calvino, F., & Virgillito, M. E. (2018). The innovation‐employment nexus: a critical survey of theory and empirics. Journal of Economic surveys, 32(1), 83-117.
Montobbio, F., Staccioli, J., Virgillito, M. E., & Vivarelli, M. (2023). The empirics of technology, employment and occupations: Lessons learned and challenges ahead. Journal of Economic Surveys.
Notes provided in class
2. Using meta-analysis to synthesize the empirical literature on the robot-employment nexus
Why meta-analsis can be helpful to synthesize the empirical literature on critical research questions and how it works
Assessing the literature focusing on the robot-employment nexus
Identifying the 'pubblication bias'
Investigating the role of heterogeneity
Irsova, Z., Doucouliagos, H., Havranek, T., & Stanley, T. D. (2023). Meta‐analysis of social science research: A practitioner's guide. Journal of Economic Surveys, 1-20.
Guarascio, D., Piccirillo, A., & Reljic, J. (2024). Will Robots Replace Workers? Assessing the Impact of Robots on Employment and Wages with Meta-Analysis. Assessing the Impact of Robots on Employment and Wages with Meta-Analysis.
Bibliografia
3. The impact of AI on labor markets
The impact of AI on labor markets: theoretical foundations
Measuring the diffusion of AI in labour markets
Estimating the impact of AI on employment: measurement and identification strategies
Bibliografia
Guarascio, D., Reljic, (2024). Artificial intelligence and employment
Prerequisiti
Gli studenti dovranno conoscere i fondamenti dell'economia politica, della politica economica e dell'econometria. In particolare, costituiscono prerequisito le teorie neoclassiche della produzione e del consumo nonchè la rappresentazione standard del mercato del lavoro. Per quanto riguarda la parte empirica e le classi applicate, costituiscono prerequisito le basi della statistica descrittiva e inferenziale nonchè le tecniche econometriche comunemente utilizzate per studiare i fenomeni riguardanti il mercato del lavoro (modelli di regressione multivariata, analisi causale e di valutazione delle politiche).
Testi di riferimento
Tutto il materiale sarà fornito dal docente
Calvino, F., & Virgillito, M. E. (2018). The innovation‐employment nexus: a critical survey of theory and empirics. Journal of Economic surveys, 32(1), 83-117.
Montobbio, F., Staccioli, J., Virgillito, M. E., & Vivarelli, M. (2023). The empirics of technology, employment and occupations: Lessons learned and challenges ahead. Journal of Economic Surveys.
Irsova, Z., Doucouliagos, H., Havranek, T., & Stanley, T. D. (2023). Meta‐analysis of social science research: A practitioner's guide. Journal of Economic Surveys, 1-20.
Guarascio, D., Piccirillo, A., & Reljic, J. (2024). Will Robots Replace Workers? Assessing the Impact of Robots on Employment and Wages with Meta-Analysis. Assessing the Impact of Robots on Employment and Wages with Meta-Analysis.
Guarascio, D., Reljic, (2024). Artificial intelligence and employment
Frequenza
Non obbligatoria ma fortemente raccomandata
Modalità di esame
La prova d'esame prevede la realizzazione di un breve articolo che può essere sia di rassegna della letteratura scientifica su di un tema concordato con il docente; sia un'analisi empirica originale (descrittiva e/o inferenziale) anch'essa da concordare in anticipo con il docente. Gli studenti dovranno presentare e discutere l'articolo presentato e la valutazione si baserà sia sulla qualità dell'articolo sia sulla presentazione.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali, laboratori e classi di discussione.