ビッグデータ投資、スキル、および企業価値

本論文は、労働市場要因がビッグデータ投資の初期のリターンにどのように影響したかを、新しいデータソースであるLinkedInスキルデータベースを使用して分析します。このデータソースは、Hadoop、MapReduce、Apache Pigなどの技術スキルを持つ労働者の雇用を企業レベルで測定することを可能にします。2006年から2011年にかけて、Hadoopへの投資は3%の生産性成長の加速に関連しましたが、これは（a）重要なデータ資産を持つ企業と（b）他の企業の同様の投資が補完的な技術スキルを持つ労働者の育成を容易にした労働市場においてのみ有効でした。労働市場の集中の利点は、構造化クエリ言語ベースのデータベースのような成熟したデータ技術への投資には減少します。これらの補完スキルは、大学や他のチャネルを通じて労働者によって習得されることができます。これらの発見は、新しい情報技術革新の普及における生産性の成長差を説明するための地理、企業投資、およびスキル習得チャネルの重要性を強調しています。本論文は、ビジネス分析に関する特集号のAlok Guptaによって受理されました。