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Learning efficiency shocks, knowledge capital and the business cycle: A Bayesian evaluation

Alok Johri () and Muhebullah Karimzada

Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 2021, vol. 54, issue 3, 1314-1360

Abstract: We incorporate shocks to the efficiency with which firms learn from production activity and accumulate knowledge into an otherwise standard real DSGE model with imperfect competition. Using real aggregate data and Bayesian inference techniques, we find that learning efficiency shocks are an important source of observed variation in the growth rate of aggregate output, investment, consumption and especially hours worked in post‐war US data. The estimated shock processes suggest much less exogenous variation in preferences and total factor productivity are needed by our model to account for the joint dynamics of consumption and hours. This occurs because learning efficiency shocks induce shifts in labour demand uncorrelated with current total factor productivity (TFP), a role usually played by preference shocks that shift labour supply. At the same time, knowledge capital acts like an endogenous source of productivity variation in the model. Measures of model fit prefer the specification with learning efficiency shocks. The results are robust to the addition of many observables and shocks. Chocs d'efficacité d'apprentissage, capital de savoir et cycle économique : une évaluation bayésienne. Dans un modèle d'équilibre général dynamique stochastique (EGDS) par ailleurs standard avec situation de concurrence imparfaite, nous introduisons des chocs relativement à l'efficacité avec laquelle les entreprises « apprennent » de leurs activités de production et accumulent des connaissances. À l'aide d'informations agrégées, et grâce à différentes méthodes d'inférence bayésienne, nous constatons que ces « chocs d'efficacité d'apprentissage » représentent une source majeure de variation observée par rapport aux taux de progression de la production globale, de l'investissement, de la consommation et particulièrement d'heures travaillées dans les données d'après‐guerre aux États‐Unis. Les mécanismes liés à ces chocs suggèrent que pour tenir compte de la dynamique combinée de la consommation et des heures travaillées, notre modèle a bien moins besoin de variations exogènes en matière de préférences et de productivité globale des facteurs (PGF). Ceci s'explique par le fait que les chocs d'efficacité d'apprentissage entraînent des changements dans la demande de main‐d'œuvre non corrélés à la PGF courante, ce qui s'observe habituellement avec les chocs de préférences. En parallèle, le « capital de savoir » agit dans notre modèle comme une source endogène de variation de la productivité. Les mesures de calibrage du modèle privilégient la spécification avec chocs d'efficacité d'apprentissage. Les résultats sont robustes à l'ajout de nombreux observables et de chocs.

Date: 2021
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https://doi.org/10.1111/caje.12526

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