Economie & prévision
La Doc. française

I.S.B.N.sans
150 pages

p. 89 à 104
doi: en cours

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no 158 2003/2

Fonctions de gains et diffusion du savoir : une estimation sur données françaises appariées

Guillaume Destré
À partir d’un modèle de diffusion du savoir (Lévy-Garboua, 1994), qui identifie une des principales composantes de la formation en entreprise, le learning by watching, et de données appariées sur le coût de la main-d’œuvre et la structure des salaires en 1992, nous faisons apparaître un effet positif et statistiquement significatif de la formation informelle sur les gains. La richesse du modèle présenté ici ne réside pas exclusivement dans la mesure des rendements du learning by watching, mais aussi dans l’estimation respective de la vitesse à laquelle se diffuse le savoir au sein de l’établissement et du savoir relatif de l’entreprise par rapport au travailleur entrant. Ce dernier nous permet de proposer une nouvelle définition du dualisme.Mots-clés : données appariées, dualisme, fonction de gains, formation informelle. This article uses the knowledge dissemination model developed by Lévy-Garboua in 1994 - which shows that learning by watching is a key component of on-the-job training - and matched data about the cost of labour and the wage structure in 1992 to demonstrate that informal training has a positive and statistically significant impact on gains. What makes this model so rewarding is not just that it allows us to measure the returns from learning by watching, but also to estimate the speed with which know-how spreads at a given site and to gauge a company’s knowledge compared with the knowledge of new workers. This last allows us to propose a new definition of dualism.Keywords : matched data, dualism, gain functions, informal training.
• Le modèle
Une fonction de gains
Les rendements de l’ancienneté
• Les données : ECMOSS 922
• Les méthodes économétriques
• Les principaux résultats
Les fonctions de gains
Les rendements de l’ancienneté
Savoir relatif et dualisme
• Conclusion
• BIBLIOGRAPHIE


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