Perspectives on Unemployment from a General Equilibrium Search Model
Notice bibliographique
Résumé
Australia has experienced a varied track record on unemployment. For the third quarter of the 20th century unemployment averaged 2.0 per cent. This is bracketed by average unemployment rates of 8.6 and 7.4 per cent in the second and fourth quarter centuries. Explanations of this phenomenon vary. In this paper we explore supply side explanations using a model developed by Ljungqvist and Sargent (LS). We adapt the LS model to the Australian tax and welfare system and calibrate it to the Australian economy. Two simulation experiments are considered. In the first we study the effect of varying the unemployment benefit on the level and composition of unemployment. In the second simulation we examine the effects of increasing the degree of turbulence experienced by the economy. In the former simulation we find that: raising benefits causes a rise in the duration of unemployment; unemployment rates rise; across voluntary and involuntary unemployment classes; the rise is relatively larger in the range of low skill workers whose job-search intensity falls the greatest. Job-search intensity of voluntarily unemployed workers does not change with benefits; and reservation wages of individuals with high skill levels are unaffected by unemployment benefits but the reservation wage low skilled workers increases with the unemployment benefit. In the second simulation increasing turbulence in the economic environment causes an increase in total unemployment and in involuntary unemployment. However, voluntary unemployment falls, because people alter their reservation wages and search intensities in response to increased turbulence; overall the average duration of unemployment rises. Finally, we replicate the LS finding that the adverse consequences of increased turbulence are larger in economies with more generous welfare systems. We interpret the findings reported above as suggesting that the LS model is a useful tool of analysis and in the final version of the paper we propose to calibrate the model to the changes in the level of unemployment benefits and the progressivity of the income tax schedule that occurred towards the end of the third quarter of the 20th century. Our objectives will be to quantify how much of the change in unemployment can be attributed to these factors and to quantify the extent to which higher unemployment is attributable to increased turbulence.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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.
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 ».