[en] In the following thesis I study how innovation affects labor markets: how it originates and what are its consequences for the labor force. In the first two chapters the source of an increase in productivity and innovative activity are co-worker networks. The third chapter focuses on automation, which itself is a product of an increase in innovative activity. In that chapter I study how automation affects employment structure, with emphasis on displaced workers: their occupational choices and human capital. In Chapter 1 of this thesis, To work or to network? - a study of firm hiring decisions, I investigate the effect of social network on firm performance. What renders informal contacts attractive to employers? Does firm's social network simply speed up the hiring process or it additionally facilitates selection of high-skilled individuals? Using matched employer-employee data from Veneto, an industrial region in northern Italy, this chapter studies the role of co-worker links in firms' hiring decisions. Novel empirical findings show that the hires from firm's own co-worker network increase significantly its productivity. I find that 10% surge in connected hires increases productivity by approximately 1%. The event study analysis reveals that the effect lasts up to three years following the hire. The evidence points that the co-worker links increase firm productivity mainly through industry-specific skills, which suggests that employers may use informal contacts to poach high-skilled workers. Hence, social networks might facilitate the transmission of job-specific skills and knowledge diffusion. In Chapter 2, Inventors' Coworker Networks and Innovation (joint with Sabrina Di Addario and Michel Serafinelli), we build on the previous chapter by studying the role of coworker network in plants' innovative activity and knowledge diffusion. This chapter presents direct evidence showing the extent to which plants' innovation is affected by access to knowledgeable labor connected through the co-worker network. We use a unique dataset that matches administrative employer-employee records from north-central Italy, a region with many successful industry clusters, to patent data for the period 1987-2008. Displacements of inventors due to plant closures generate labor supply shocks to plants that employ their previous co-workers. We estimate (a) event-study models where the treatment is the displacement of a connected inventor and (b) IV specifications where we use the displacement of a connected inventor as instrument for the hire of a connected inventor. Estimates indicate that the improved capacity to employ inventors within their employees' network increases plants' patenting activity. In Chapter 3, I study the effects of job automation on labor markets and displaced workers. How does job automation affect reallocation decisions of displaced workers? I show that displaced workers at risk of automation have on average 10 percentage points higher probability of changing their broad occupational category. The mobility rates within high exposure occupations are monotone, pointing that low earners switch their occupations more frequently. Furthermore, the direction of mobility is downward: individuals at risk of automation switch into occupations with lower average wages. To evaluate the role of job automation in the evolution of occupational mobility, this chapter proposes a search and matching model with technological acceleration and human capital accumulation. The reallocation decision of unemployed individuals depends on their human capital level and skill transferability between two occupations. The results show that the response of the economy to automation shock follows closely patterns observed in the data between 1996 and 2012. Job automation accounts for 79 percent of the increase in mobility gap. This in turn leads to output losses due to skill transferability mechanism and the fact.

[es] En la siguiente tesis, estudio cómo la innovación afecta los mercados laborales: cómo se origina y cuáles son sus consecuencias para la fuerza laboral. En los primeros dos capítulos, la fuente de un aumento en la productividad y la actividad innovadora son las redes sociales. El tercer capítulo se centra en la automatización, que es un producto de un aumento en la actividad innovadora. En ese capítulo estudio cómo la automatización afecta la estructura del empleo, con énfasis en los trabajadores desplazados: su movilidad ocupacional. En el Capítulo 1 de esta tesis, investigo el efecto de las redes sociales en el desempeño de la empresa. ¿Qué hace que los contactos informales sean atractivos para los empleadores? Utilizo datos coincidentes de empleadores y empleados de Veneto y estudio el papel de los vínculos de compañeros de trabajo en las decisiones de contratación de las empresas. Nuevos hallazgos empíricos muestran que las contrataciones de la propia red social de la empresa aumentan significativamente su productividad. Documento que un aumento del 10% en las contrataciones conectadas aumenta la productividad en aproximadamente un 1%. La evidencia señala que los vínculos de compañeros de trabajo aumentan la productividad de la empresa principalmente a través de habilidades específicas de la industria. Sugiere que los empleadores pueden utilizar contactos informales para emplear a trabajadores altamente calificados. Por lo tanto, las redes sociales pueden facilitar la transmisión de habilidades específicas para el trabajo. En el Capítulo 2, me baso en el capítulo anterior y estudio la importancia de las redes sociales en la actividad innovadora de las plantas. Este capítulo presenta evidencia directa sobre cómo la innovación de las plantas se ve afectada por el acceso a mano de obra cualificada conectada a través de la red social. Utilizo un conjunto de datos único que coincide con los registros administrativos de empleadores y empleados del centro-norte de Italia, una región con muchos grupos industriales exitosos, con datos de patentes para el período 1987-2008. Los desplazamientos de inventores debido al cierre de plantas generan perturbaciones en la oferta de mano de obra a las plantas que emplean a sus compañeros de trabajo anteriores. Estimo modelos de estudio de eventos donde el tratamiento es el desplazamiento de un inventor conectado y especificaciones IV donde uso el desplazamiento de un inventor conectado como instrumento para la contratación de un inventor conectado. Las estimaciones indican que la capacidad mejorada para emplear inventores dentro de la red de sus empleados aumenta la actividad de patentamiento de las plantas. En el Capítulo 3, estudio los efectos de la automatización del trabajo en los mercados laborales y los trabajadores desplazados. Muestro que los trabajadores desplazados en riesgo de automatización tienen en promedio 10 puntos porcentuales más de probabilidad de cambiar su amplia categoría ocupacional. Las tasas de movilidad dentro de las ocupaciones de alta exposición son monótonas, lo que indica que los trabajadores de bajos ingresos cambian sus ocupaciones con más frecuencia. Además, la dirección de la movilidad es descendente: las personas en riesgo de automatización cambian a ocupaciones con salarios promedio más bajos. Este capítulo propone un modelo de búsqueda y comparación con aceleración tecnológica y acumulación de capital humano. La decisión de reasignación de personas desempleadas depende de su nivel de capital humano y de la transferencia de habilidades entre dos ocupaciones. Los resultados muestran que la respuesta de la economía al choque de automatización sigue los patrones observados en los datos entre 1996 y 2012. La automatización del trabajo representa el 79 por ciento del aumento en la brecha de movilidad.