Gali y van Rens: La Desaparición de la Prociclicidad de la Productividad del Trabajo

Question

Vamos a ver cómo preguntas como las siguientes se toman aquí.

Gali y van Rens, 2014 muestran que, empíricamente, la correlación entre $Y, Y/L$ ha ido disminuyendo a lo largo del tiempo. En realidad, sólo era una "cosa real" cuando el RBC teoría se formó, y ahora ya no es estadísticamente diferente de cero.

Es que un fin de RBC de la teoría tal como la conocemos? Y por RBC, me refiero a nada de lo que establece impulsado por una TFP choque / utiliza la PTF choques para explicar empírica de los fenómenos: Estándar de estilo neoclásico modelos por supuesto, incluso Neokeynesian modelos se basan (en menor medida) en estos. También el conjunto de Diamantes-Mortensen-Pissarides la literatura, donde el excedente de un partido viene de la productividad del trabajo, parece ser afectada.

Alternativamente, uno podría argumentar que la correlación se ha vuelto más pequeño, pero el mecanismo de amplificación son más grandes ahora. O el ataque de la medición de Gali y van Rens (sin embargo, sus resultados parecen ser bastante robusto).

¿Cuáles son los posibles puntos de vista sobre esto, ¿qué argumentos lo hace la literatura destacar?

Answer 1

Una servilleta a la exploración teórica de la cuestión, para encontrar las direcciones posibles para buscar explicaciones, podría ir así:

De acuerdo con el documento, la volatilidad de la producción y la productividad ha caído. Así, por la correlación que se han ido abajo, la covarianza debe tener cayó abruptamente. Modelado de salida como

$$ $ Y = AK^a(h\cdot L)^{1}$$

donde $h$ es el "esfuerzo por la unidad" de la variable, tenemos

$${\rm Cov}(Y, Y/L) = E(Y^2/L) - E(Y)E(Y/L)$$

Ahora

$$Y^2/L = A^2(K/L)^{2a}\cdot L \cdot h^{2(1-a)}$$

$$Y/L = A(K/L)^{a}\cdot h^{1}$$

Así

$${\rm Cov}(Y, Y/L) = E\left[A^2(K/L)^{2a}\cdot L \cdot h^{2(1-a)}\right] -E\left[A(K/L)^{a}\cdot L\cdot h^{1}\derecho]E\left[A(K/L)^{a}\cdot h^{1}\derecho]$$

Observamos ${\rm Cov}(Y, Y/L) \rightarrow 0$. Ahora, estoy en el estado de ánimo de asumir que la relación entre capital y trabajo es esencialmente una constante, como es de $Un$. Más encima, que el esfuerzo por unidad de variable es independiente de la cantidad de horas de trabajo. Bajo este escenario, tenemos

$${\rm Cov}(Y, Y/L) = A^2(K/L)^{2a} \cdot E(L)\cdot \big[ E\left[(h^{1})^2\derecho] -\left[E(h^{1})\derecho)^2\big]$$

$$\implica {\rm Cov}(Y, Y/L) \rightarrow 0 \implica {\rm Var}(h^{1}) \rightarrow 0$$

Así que aquí, el esfuerzo de la variable debe ser de aproximadamente una constante también.

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En una más agnóstico enfoque, el uso de letras minúsculas para denotar los logaritmos, tendríamos

$${\rm Cov}(y, y-\ell) = Var(y) - {\rm Cov}(s, \ell)$$

Si lo que observamos es

$${\rm Cov}(y, y-\ell) \aprox 0 \implica Var(y) \aprox {\rm Cov}(s, \ell)$$

Pero esto significa que en una regresión de mínimos cuadrados de $\ell$ constantes $\gamma_0$ y $y$ $$\ell = \gamma_0 + \gamma_1y + u$$ nos gustaría obtener $\gamma_1 =1$ y la relación

$$\hat \ell = \hat \gamma_0 + y \implica \aprox, Y = e^{-\gamma_0 L}$$

(con $\gamma_0 <0$ más probablemente). Esto es consistente con el anterior enfoque, ya que el constante $e^{-\gamma_0}$, puede ser visto como que contiene la $A(K/L)^ah^{1}$ términos, que se supone o se surgido como constantes para el resultado de cero-covarianza para que se produzca. Aquí, hay más flexibilidad, ya que solo requieren que su producto es constante, no cada uno por separado.