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Enregistrement W2130554881 · doi:10.3386/w12224

Markets Versus Governments: Political Economy of Mechanisms

2006· report· en· W2130554881 sur OpenAlexaff
Daron Acemoğlu, Michael Golosov, Aleh Tsyvinski

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2006
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsMarket economyBusinessEconomicsEconomic systemPolitical economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the optimal Mirrlees taxation problem in a dynamic economy with idiosyncratic (productivity or preference) shocks. In contrast to the standard approach, which implicitly assumes that the mechanism is operated by a benevolent planner with full commitment power, we assume that any centralized mechanism can only be operated by a self-interested ruler/government without commitment power, who can therefore misuse the resources and the information it collects. An important result of our analysis is that there will be truthful revelation along the equilibrium path (for all positive discount factors), which shows that truth-telling mechanisms can be used despite the commitment problems and the different interests of the government. Using this tool, we show that if the government is as patient as the agents, the best sustainable mechanism leads to an asymptotic allocation where the aggregate distortions arising from political economy disappear. In contrast, when the government is less patient than the citizens, there are positive aggregate distortions and positive aggregate capital taxes even asymptotically. Under some additional assumptions on preferences, these results generalize to the case when the government is benevolent but unable to commit to future tax policies. We conclude by providing a brief comparison of centralized mechanisms operated by self-interested rulers to anonymous markets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,325
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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