というNBER論文が上がっている。原題は「Remote Work across Jobs, Companies, and Space」で、著者はStephen Hansen（ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン）、Peter John Lambert（LSE）、Nicholas Bloom（スタンフォード大）、Steven J. Davis（シカゴ大）、Raffaella Sadun（ハーバード大）、Bledi Taska（ライトキャスト*1）。
以下はその要旨。
The pandemic catalyzed an enduring shift to remote work. To measure and characterize this shift, we examine more than 250 million job vacancy postings across five English-speaking countries. Our measurements rely on a state-of-the-art language-processing framework that we fit, test, and refine using 30,000 human classifications. We achieve 99% accuracy in flagging job postings that advertise hybrid or fully remote work, greatly outperforming dictionary methods and also outperforming other machine-learning methods. From 2019 to early 2023, the share of postings that say new employees can work remotely one or more days per week rose more than three-fold in the U.S and by a factor of five or more in Australia, Canada, New Zealand and the U.K. These developments are highly non-uniform across and within cities, industries, occupations, and companies. Even when zooming in on employers in the same industry competing for talent in the same occupations, we find large differences in the share of job postings that explicitly offer remote work.
（拙訳）
コロナ禍は在宅勤務への持続的な移行への触媒となった。この移行を測定し特徴付けるため、我々は5つの英語圏の国の2億5000万以上の求人広告を調べた。我々の測定は最新の言語処理システムに依拠しており、それを我々は3万の人手による分類に当てはめ、検証し、洗練した。我々はハイブリッドもしくは完全な在宅勤務を広告する求人の識別について99%の精度を達成したが、これは辞書に基づく手法を大きく超えており、他の機械学習の手法も超えている。2019年から2023年初頭に掛けて、新規雇用者が週1日以上在宅勤務可とする求人広告の割合は、米国で3倍以上、豪加新英で5倍ないしそれ以上に増加した。こうした推移は、都市、産業、職業、企業の内外について極めて一様性に欠けていた。同一産業の同一職種について人材を求める雇用者に絞った場合でさえ、明示的に在宅勤務を提示する求人広告の割合には大きな違いがあることを我々は見い出した。
ブルーム、デイビスらは不確実性指数に関する研究が有名で（cf. ここ）、コロナ禍以降もコロナ禍と不確実性に関する論文を発表していたが（cf. ここ、ここ、ここ）、最近は在宅勤務にも注目しているようで、これ以前にもここ（ブルームのみ）やここで紹介したような在宅勤務関連の論文を書いている。
