时间：2024年8月30日北京时间上午11点到12点
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讲座人：唐荣胜，辽宁大学
题目：Sectoral Learning and Productivity Slowdown （生产部门间学习及生产力增速放缓）
讲座语言：英文
摘要：我们基于（1）生产部门之间用工职业构成的差异，以及（2）生产部门间相似度随时间演变，解释美国自2000年以来出现的 各部门之间生产率增速差异 以及 生产率增速放缓 的现象。通过实证分析，我们发现 工人在 用工职业组合更相近的生产部门 间的流动更加频繁，而这样的生产部门间在专利互引也更多。在给定年份，相对于服务类行业，制造类各行业 用工职业组合 与 本行业外 经济体的用工组合 更加相似。从时间维度看，各个行业间 用工职业组合的相似度 不断下降，而这种下降在服务类行业间更显著。我们通过 允许各个行业通过 工人流转 而相互学习 扩展Ngai and Pissarides (2007)的理论模型。这一设定使得行业间知识扩散可以促进整体经济增长。随着时间累积，当需求中 服务业占比 不断增加时，经济体会出现更多的 难以迁移的服务业岗位，更少的 易于迁移的制造业岗位。而这样的演变 会进而阻碍 通过工人流转 而进行的 行业间知识传播，从而导致 整体经济增长放缓。我们分析的政策涵义在于，针对生产率增速放缓的政策 应该 对服务类行业 进行结构调整，特别是应有效促进 服务类行业间 知识共享 以及 工人流转，比如减少 职业认证要求。
We explain sectoral productivity growth differences and productivity slow down since 2000 using the sectoral differences in occupation bundles and the changes in sectoral similarity over time. Empirically, we find that workers move more frequently across two industries that hire similar occupation bundles, such industry pairs also cite more to each other in Patent citation data. At a given year, manufacturing industries hire a set of occupations that is closer to the rest of the economy than service industries. Over time, occupational similarities decline for both manufacturing and service sectors, more so for service. We extend Ngai and Pissarides (2007) and let industries learn from each other through labor turnover, so that cross-industry knowledge diffusion matters to aggregate growth rate. Over time, when demand shifts to service sector, the economy creates more non-transferable service jobs and fewer transferable manufacturing jobs, which blocks knowledge circulation among industries through labor turnover and ultimately reduces aggregate economic growth. Policies targeting productivity slow down need to reconstruct service sector, especially improving knowledge sharing and labor turnover among service industries, such as reducing occupational licensing requirement.
解读1：这个研究偏宏观劳动经济学范畴。传统的宏观经济学更多的是同质化工人（representative agent），对工人的异质化的理论分析很少。很大原因就是异质化从理论构建上要复杂得多，且不易规范。这篇文章从行业、职业、服务业、制造业间工人技能差异着手，并以此考察工人流转带来的知识溢出对经济增长的影响。这里对工人异质性的设定相对更妥帖。
解读2：工人换工作可以是被动的（被裁员、解雇），也可以是主动的（跳槽）。而用人单位也可以在不断调整员工队伍中适应产品市场需求，发展壮大。对宏观经济发展而言，工人流转恐怕很难说一定是好事 或者 坏事。本质上应该是 自身调节 功能正常发挥的一个反应。但多数人更偏好工作稳定，而政府政策也多以稳定就业为目标，特别是经济下行时期。越不好找工作，越求稳不换工作，也越没有岗位空出来。特别是随着老龄化，整体就业人口年龄增长，劳动力市场的流转越来越弱。这对于知识传播、以及整体经济的知识积累 必然产生影响。也许可以考虑 服务 高效 的工人流转，独立于工人流转的 行业间知识传播？或者进一步研究为什么有些知识传播必须由工人流转而发生？
