Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва,
Покровский бульвар 11, Администрация департамента: офисы S1029, S1030; тел: +7(495) 772-95-90 *27172, 27173, 27174
PhD, Университет Штата Пенсильвания
Департамент теоретической экономики объединяет высококвалифицированных специалистов в различных областях экономической теории, включая микро и макроэкономику, теорию денег и финансов, экономическую историю и историю экономических учений. Наша миссия — обеспечение преподавания экономических дисциплин в НИУ ВШЭ на уровне ведущих западных университетов с учетом специфики профилей подготовки студентов.
Райнерт Э. С.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2025.
Вестник Московского государственного университете серия 6 Экономика. 2024. Т. 59. № 6. С. 62-77.
Бондаренко К. А., Стародубцева М. Ф., Куприянов А. и др.
В кн.: Макроэкономика. Практикум странового анализа. М.: НИЦ Инфра-М, 2025. Гл. 2. С. 105-195.
Аналитические записки. 1. Банк России, 2024. № 10.
Уважаемые коллеги!
Приглашаем вас на научный семинар Департамента теоретической экономики ,который состоится: 21 мая 2024 года в 13:00.
Ссылка для подключения к семинару:https://telemost.yandex.ru/j/64729593999529
Рабочий язык семинара: английский
· В рамках семинара выступит: Анастасия Хажгериева, аспирант Департамента теоретической экономики
Тема выступления: "Learning Task Complexity: Role of Experience in a Crowdsourcing Platform"
Аннотация: In a crowdsourcing platform, labor supply and demand decisions happen at a significantly higher frequency than in a traditional labor market. As a result, a worker faces uncertainty associated with a labor supply decision every time when considering entering a previously unknown crowd project. Using detailed micro-level big data, we study the distinctive features of labor interactions in a micro-tasking platform with a focus on the role of worker experience affecting worker-employer matches. First, we show that in the absence of full information about tasks’ complexity, workers form their expectations based on available indicative task characteristics initially unrelated to the cost of effort. Worker experience is proven to alleviate ambiguity and contribute to the exponential growth of attractive tasks.
Second, the pure cost of uncertainty resulting from the absence of some project characteristics for just-created projects accounts for a 3.66¢ loss for a worker, which is twice as large as an average microtask reward. Third, labor supply elasticity significantly differs across content categories of micro-tasks suggesting a taste for the specialization of crowdsourcing workers.