Data-Driven Learning About Trend Productivity Growth

We investigate the causes of changing productivity growth trend perceptions using a novel state-space framework for statistically efficient estimation of growth trends in the presence of data revision. Uncertainty around contemporary US productivity growth trends has been exacerbated by data revisions that typically occur several years after the initial data release, as well as by publication lags. However, the largest source of revisions in perceived trends comes from future realizations of productivity growth. This underlines the importance of estimation uncertainty in estimates of trend productivity growth. Nous étudions les causes des changements dans les perceptions relatives aux tendances de croissance de la productivité en utilisant un cadre d’espace d’état novateur, permettant une estimation statistiquement efficiente des tendances de croissance en présence de révisions des données. L’incertitude entourant les tendances contemporaines de la croissance de la productivité aux États-Unis a été amplifiée par les révisions des données, qui interviennent généralement plusieurs années après leur première publication, ainsi que par les délais de diffusion. Toutefois, la principale source de révisions des tendances perçues provient des réalisations futures de la croissance de la productivité. Cela souligne l’importance de l’incertitude d’estimation dans les évaluations de la tendance de la productivité.