前々回エントリでリンクしたタイラー・コーエンは、表題のTianyu FanのJob Market論文（原題は「The Labor Market Incidence of New Technologies」）を「it actually has a new and significant idea」と称賛している。
以下はその要旨。
This paper develops a new framework to analyze the incidence of labor market shocks, focusing on automation and artificial intelligence. Central to our theory is the distance dependent elasticity of substitution (DIDES), where worker mobility between occupations declines with their distance in skill space. Mapping 306 occupations into cognitive, manual, and interpersonal skill dimensions, we estimate a low-dimensional latent skill model that preserves granular substitution patterns. We show that both automation and artificial intelligence cluster within skill-adjacent occupations, constraining employment adjustment and amplifying wage effects. The clustering nature of technologies generates unequal outcomes: 20–50% of labor demand shocks translate to wages (versus 30% under standard models), while mobility recovers only 20% of losses (versus 30% from standard estimates).
（拙訳）
本稿は、自動化と人工知能に焦点を当てて、労働市場ショックの影響を分析する新たな枠組みを構築した。我々の理論の中心にあるのは、職業間の労働者の移動性が技能空間における距離と共に低下する距離依存代替弾力性（DIDES）である。306の職業を認知、手作業、および対人の技能空間にマッピングして我々は、粒状の代替パターンを保持する低次元の潜在技能モデルを推計した。自動化と人工知能はいずれも技能が隣接する職業に集中しており、雇用の調整を制約し、賃金効果を増幅していることを我々は示す。技術の集中するという性格は不平等な結果をもたらす。労働需要ショックの20-50%が賃金に跳ね返る一方で（標準モデルでは30%）、移動性は損失の20%を回復するに過ぎない（標準的な推定では30%）。
ここで構築したモデルのベースになっているのはロイ・モデル（Roy model）*1である。
ちなみにコーエンはFanのことを「One of the most interesting profiles I have seen of any candidate this year」とも評している。
