La red de flujo de trabajo global revela la organización jerárquica y la dinámica de los clusters geoindustriales en la economía mundial
Jaehyuk Park, Ian Wood, Elise Jing, Azadeh Nematzadeh, Souvik Ghosh, Michael Conover, Yong-Yeol Ahnhttps://arxiv.org/abs/1902.04613
Los grupos de empresas a menudo logran una ventaja competitiva a través de la formación de agrupaciones geoindustriales. Aunque muchos grupos ejemplares, como Hollywood o Silicon Valley, se han estudiado con frecuencia, los enfoques sistemáticos para identificar y analizar la estructura jerárquica de los grupos geoindustriales a escala global son raros. En este trabajo, utilizamos las historias de empleo de LinkedIn de más de 500 millones de usuarios a lo largo de 25 años para construir una red de flujo de mano de obra de más de 4 millones de empresas en todo el mundo y aplicar un algoritmo recursivo de detección de comunidades de redes para revelar la estructura jerárquica de los clústeres geoindustriales. Mostramos que los grupos geoindustriales resultantes muestran una asociación más fuerte entre la afluencia de trabajadores educados y el desempeño financiero, en comparación con las unidades de agregación existentes. Además, nuestro análisis adicional de los conjuntos de habilidades de trabajadores educados complementa la relación entre el flujo laboral de trabajadores educados y el crecimiento de la productividad. Argumentamos que las agrupaciones geoindustriales definidas por el flujo de trabajo proporcionan una mejor comprensión del crecimiento y el declive de la economía que otras unidades económicas comunes.
