蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，美国联邦储备系统理事会（Board of Governors of the Federal Reserve System）发布了一份名为《Imperfect Information and Slow Recoveries in the Labor Market》的研究报告。该报告由Anushka Mitra撰写，深入探讨了在经济衰退后，失业率为何长时间居高不下，以及信息不完全如何影响劳动力市场的缓慢复苏。报告指出，由于信号中的噪声导致的预期误差，即所谓的噪声冲击，是导致劳动力市场复苏缓慢的关键因素。这项研究不仅提供了对劳动力市场动态的新见解，还对政策制定者在设计经济刺激措施时提供了重要的参考价值。报告中详细分析了1968年至2019年期间的数据，发现噪声冲击对失业率、职位空缺和工作匹配效率有着显著影响，这些发现对于理解商业周期中的劳动力市场行为模式具有重要意义。
在劳动力市场中，失业率的居高不下一直是经济衰退后复苏缓慢的一个重要特征。根据Anushka Mitra在2025年的研究，这种缓慢的复苏现象，传统的搜索与匹配模型无法完全解释。Mitra的研究提出了一个新的视角：由于信息不完善导致的预期误差，即所谓的噪声冲击，是造成劳动力市场复苏缓慢的关键因素之一。
通过结构向量自回归模型（VAR）的分析，Mitra发现，如果没有噪声冲击，失业率将比实际情况提前六个季度恢复到衰退前的水平。这一发现表明，信息摩擦的存在可能是导致劳动力市场复苏缓慢的一个重要机制。Mitra进一步通过构建一个包含在职搜索、内生搜索努力和工资刚性的搜索与匹配模型来解释这一现象，并嵌入不完全信息，成功复制了失业率的缓慢复苏和系统性的预测误差。
这项研究的关键发现之一是，噪声冲击对劳动力市场变量，包括失业率、空缺职位和工作匹配率的影响显著，并且在商业周期频率下具有持久性。具体来说，一个标准差的噪声冲击会导致失业率在四个季度内上升0.4个百分点，并在8-10个季度内恢复。这种反应是由流入失业的增加和工作匹配率的下降引起的，这反过来又受到公司空缺职位和招聘率下降的影响。工资增长的响应较弱，调整缓慢，表明公司和工人在不完全信息下的学习过程中行动缓慢。
此外，Mitra的研究还发现，专业预测者对失业率的预测系统性地高估了实际的复苏速度，这表明他们可能缺乏关于总体状态的完美信息，而是依赖于嘈杂的信号来形成对基本面变化持续性的预期。这种误解可能会影响关键的经济决策，如招聘和投资，从而导致劳动力市场复苏缓慢。
在模型中引入不完全信息，Mitra展示了两个持久性的渠道：首先，不完全信息下的学习会内生地产生持久性，因为代理需要时间来学习一个冲击是持久的还是暂时的，导致最初的反应不足。工资粘性进一步延迟了这一动态，因为不频繁的重新谈判使得代理在没有完全了解冲击持续性的情况下不愿意修改工资。这种不完全信息与工资刚性的相互作用是新颖的，也是持久性机制的核心。其次，噪声冲击本身可能会延长复苏期，因为代理将它们误认为是实际的生产率冲击，并相应地做出反应，即使基本面没有变化。这些机制共同成功地解释了经济衰退后失业率的持久性。
Mitra的研究不仅在理论上提供了新的视角，而且在实证上也提供了有力的支持。通过结合新的实证证据——专业预测者在数据中系统性的预测误差——以及一个结构模型，该模型展示了噪声冲击和不完全信息如何共同解释经济衰退后劳动力市场的缓慢复苏。
这篇文章的灵感来自于Anushka Mitra在2025年的研究“Imperfect Information and Slow Recoveries in the Labor Market”。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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