The rate of learning‐by‐doing: estimates from a search‐matching model
干中学速率：搜寻匹配模型的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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干中学速率：搜寻匹配模型的估计
- 研究问题
- 如何在工资议价、随机生产率和内生岗位终止的搜寻匹配框架中估计干中学速率，并评估其对总产出与就业的影响？
- 方法与思路
- 作者构建工资由纳什议价决定、个体生产率服从几何布朗运动的求职模型，以 CPS 的接受工资和就业持续期数据作极大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称即使观测范围依赖参数，估计量仍渐近正态；模型能较好刻画工资与就业期联合分布，干中学对产出影响较大、就业影响较小。
- 阅读关注点
- 应核对生产率过程与岗位终止机制、参数识别、参数依赖观测范围下的渐近证明，以及拟合评价和总量效应计算。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；渐近正态条件、拟合指标和总量效应幅度未说明，不能脱离模型作因果外推或推断版本变化。
原文摘要
Abstract We construct and estimate by maximum likelihood a job search model where wages are set by Nash bargaining and idiosyncratic productivity follows a geometric Brownian motion. The proposed framework enables us to endogenize job destruction and to estimate the rate of learning‐by‐doing. Although the range of the observations is not independent of the parameters, we establish that the estimators satisfy asymptotic normality. The structural model is estimated using Current Population Survey data on accepted wages and employment durations. We show that it accurately captures the joint distribution of wages and job spells. We find that the rate of learning‐by‐doing has an important positive effect on aggregate output and a small impact on employment. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.