Holdups and Overinvestment in Physical Capital Markets with Matching Frictions
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers an economy with matching frictions in the allocation of physical capital. In the absence of binding ex-ante contracts, the speci city created by this friction gives rise to a holdup problem. In partial equilibrium, rms react strategically to the holdup problem by overinvesting in order to reduce the marginal productivity of capital and thus the rental rate. In general equilibrium, overinvestment in physical capital contaminates other factor markets and, together with the matching friction, distorts the allocation of resources. Quantitative exercises in a full-blown general equilibrium model with capital and labor suggest that these ine¢ ciencies can be large, implying excessive capital accumulation and consumption losses of several percentage points relative to the social optimum. I thank David Arseneau and Sanjay Chugh for comments; and Randy Wright for encouraging me to explore the topic. Financial support from the SSHRC is gratefully acknowledged. yContact address: Andre Kurmann, Universite du Quebec a Montreal, Department of Economics, P.O. Box 8888, Downtown Station, Montreal (QC) H3C 3P8, Canada. Email: kurmann.andre@gmail.com:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».