信息不完全与劳动力市场复苏缓慢

本文研究了不完美信息对劳动力市场波动和复苏模式的影响。作者首先通过分析美国失业率和专业预测者调查数据，发现失业率在衰退后复苏缓慢，且专业预测者系统性地高估了失业率复苏所需的时间，这表明存在信息摩擦，即代理人无法完美地了解经济总体的状况，而是依赖噪声信号形成预期。作者使用结构化向量自回归模型识别了噪声冲击、持续性的全要素生产率冲击和暂时性的全要素生产率冲击，发现噪声冲击在解释劳动力市场持续复苏方面起着至关重要的作用。作者进一步将不完美信息结构嵌入到一个包含内生搜索努力、在职搜索和工资刚性的劳动力搜索模型中，发现不完美信息通过两个渠道导致持续复苏：一是学习过程放大了持续生产力冲击的影响，二是噪声冲击本身提供了一个额外的持续复苏来源，并且这种影响被粘性工资和职位空缺发布进一步放大。该模型成功地复制了失业率的缓慢复苏和系统性预测误差，突出了不完美信息是导致衰退后劳动力市场动态的关键机制。此外，该模型还成功地复制了专业预测者对中期失业率的系统性高估，这表明噪声冲击导致代理人错误地估计了冲击的持续性，从而影响了招聘和投资等关键经济决策。