Radar Académico

Jacobs, J. y van Norden, S. (2016), “Why are initial estimates of productivity growth so unreliable?,” Journal of Macroeconomics 47 (Part B): 200-213

Publicado el 16 de junio de 2016

Problemática planteada:

Las estimaciones de crecimiento de la productividad tienden a ser menos confiables que las estimaciones de otros agregados macroeconómicos, tales como el crecimiento del PIB o el del empleo. Se advierte la importancia de las revisiones anuales de las estimaciones de crecimiento de la productividad. Se consideran las características de las revisiones de largo plazo y su relación con las metodologías de testeo de crecimiento de la tendencia de la productividad que varía en el tiempo (time-varying trend productivity growth).

Temática abordada:

  • Se detalla la relevancia de las revisiones históricas de las medidas comúnmente utilizadas para la medición del crecimiento de la productividad agregada en los EEUU, las cuales arrojan indicadores y estimaciones sesgados.
  • Se utilizan descomposiciones de varianzas para mostrar la relación entre la confiabilidad de las estimaciones iniciales del crecimiento de la productividad y las mediciones de los insumos y del producto. Los movimientos positivamente correlacionados entre insumos y producto exacerban los errores de medición en las estimaciones de la productividad.
  • Las revisiones anuales realizadas de la productividad contribuyen a mejorar los errores de predicción de su tasa de crecimiento, con un intervalo de confianza de 80% para tasas de crecimiento anuales de entre 2%-6% que reportan errores de predicción del orden de 0,5-1%.

Observaciones finales:

Es clave notar el grado de incertidumbre vinculado a varias medidas de las fluctuaciones cíclicas y sus implicancias sobre la medición/estimación de la productividad. Ello resulta esencial al momento de modelizar macroeconómicamente estas—y otros agregados—macroeconómicos, como así también a la hora de formular políticas económicas. El aporte del presente trabajo radica en señalar la necesidad de incorporar los errores de medición/predicción ligados a la incertidumbre en la modelización macroeconómica y en la diagramación de medidas de policy específicas.