Skill-relatedness and employment growth of firms in times of prosperity and crisis in an oil-dependent region

Abstract

Many studies have shed light on the positive side of relatedness, but little attention has yet been devoted to possible downsides of relatedness for firm performance in regions. We found in a case study of the oil-dependent Stavanger region in Norway that plants in industries that are skill-related to the dominant oil and gas industry showed lower employment growth than plants in other industries. This was the case both in the boom and the crisis periods, even when controlling for supply linkages to the oil and gas sector. However, we also found that plants skill-related to the oil and gas industry increased their relative performance during the crisis to some degree, but they did not outperform the non-skill-related plants during the crisis.

From technological relatedness to skill relatedness: A new perspective for understanding regional evolution pathways

“…Neffke 等 [27] Timmermans 等 [50] Boschma 等 [51] Fitjar 等 [52] Cappelli 等 [53] Rørheim 等 [54] Galetti 等 [55] Muneepeerakul 等 [8] Shutter 等 [56] Farinha 等 [57] Wixe 等 [58] Davies 等 [15] Jara-Figueroa 等 [59] Hane-Weijman 等 [6] Alabdulkareem 等 [49] Xu 等 [60] 担相应的时间、 经济和社会成本 [51] 。有学者提出个 体劳动者自身积累的经验与惯例通常以缄默知识 (tacit knowledge)的形式存在， 与本地正式或非正式 社会关系有关， 逐渐成为远距离迁徙的沉没成本 [62] 。 其次， 劳动力流动的经济效应也引发学者们的 研究兴趣， 总体上从正负两方面来审视。一方面， 劳动力流动使得知识与技能在企业间转移与扩散， 引发了劳动力匹配与知识溢出效应， 进一步促进人 力资本的集聚 [63] 。考虑到劳动力个体与企业交互， Boschma 等 [64] 展与公司前景的担忧， 进而导致关键人才流失 [65][66][67] 。 已经有研究试图综合两方面的效应来分析劳动力 流动的净影响， 但并未得出一致结论 [51,[68][69] 。 21 世纪之后， 由于数据可得性原因， 学界开始 关注劳动力跨行业流动的现象 [7,[70][71] 。演化经济地 理学者认为行业间劳动力流动的前提是不同职位 所需技能的相似性， 并据此定义了技能关联 [51,72] 讨区域发展的路径 [71,77] 。此外， 也有部分学者基于 劳动力职业与技能数据探讨了技能关联视角下的 技能空间 [8,49] 。…”

“…体面板数据获得 [27,50,53] 。微观数据通常包含劳动者 个体的所属行业信息， 通过对比不同年份该信息的 变动情况， 筛选出产业间劳动力流动的状况， 进而 基于 Neffke 等 [27] 提出的技能关联指数构建技能关 联视角下的产业空间网络(也即产业空间)。但是， 通过产业间劳动力流动测度技能关联也存在一定 缺陷， 例如， 季节性就业对该测度方法影响较大(如 农业、 旅游业、 运输业等)， 并不能完全捕捉产业背 第 3 期 敖荣军 等：从技术关联到技能关联： 理解区域演化路径的新视角 后的技能关联性 [58] 。此外， 还有学者通过构建产业 与技能的联系， 运用共现概率方法量化产业之间的 关联程度 [55] 联程度并绘制职业空间网络 [8,[56][57] 。除宏观职业分布 数据外， 也有研究基于前述产业空间思路， 通过微观 面板数据提取不同年份劳动力个体职业间的流动信 息， 利用技能关联指数确立职业关联强弱 [6,15] 。该方 劳动能力 [78] ， 而提升人力资本的途径主要有医疗保 健、 在职培训、 正规教育等多种形式 [79] 。为了避免 对人力资本的破坏以及节约新工作的机会成本， 劳 动力个体倾向于从事与现有人力资本或技能要求 类似的经济活动， 因而出现劳动力个体技能与企业 生产活动相互匹配的情况 [10,32] 。例如大学毕业生通 常选择本专业或相近专业方向就业， 而企业招聘也 会考察求职者的专业知识与技能是否满足企业发 展需求。另一方面， 认知邻近同样为个体尺度的组 织学习提供理论支持。适度认知距离的劳动力个 体间存在人力资本相似、 互补和共享的能力 [63] [12,80] 。也有少数西方演化经济地理 学者同时关注技能关联与经济复杂度， 以及二者协 同演化对区域经济发展影响， 试图构建技能关联与 经济复杂度的综合分析框架 [6,15] 。 此外， 技能关联对区域经济发展的负面效应不 可忽略。虽然关联性在一定程度上能够促进企业与 区域发展， 却引发了企业对本地劳动力市场的竞争： 主导产业不断提升薪资水平来吸引高技能劳动力， 造成雇佣成本的上升以及人力资本的浪费； 主导产 业之外， 技能关联与技能非关联产业面临高技能劳 动力缺失、 产业自身整体技能水平下降的状况 [81] 。 但如果这 3 类产业选择从外地劳动力市场招聘员 工， 则仍然产生相应的成本与风险 [65] 。Rørheim 等 [54] 以挪威依赖石油产业的 Stavanger 地区为例， 通过对…”

Should I stay or should I go? Early career mobility and migration drivers

“…This is the case for both rural and urban labour markets (Dotti et al, 2013;Venhorst et al, 2011;Krabel & Flöther, 2014). Skill-relatedness theory suggests that workers prefer regions matching their educational background, making it easier to ind similar jobs in case of job loss (Rørheim & Boschma, 2022).…”