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Enregistrement W2338022816 · doi:10.1017/bca.2015.2

Musings on the Social Discount Rate

2015· article· en· W2338022816 sur OpenAlexaff
Arnold C. Harberger, Glenn P. Jenkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Benefit-Cost Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsMarginal productSocial discount rateRate of returnProductivityTotal factor productivityInvestment (military)DiscountingYield (engineering)National Income and Product AccountsEconometricsMicroeconomicsNational accountsMacroeconomicsProduction (economics)FinanceCost–benefit analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is mainly concerned with weighted-average measures of the social discount rate, where the components of the average are the marginal productivity of investment (measured by its gross-of-tax rate of return), and the marginal rate of time preference (measured by the net-of-tax yield of capital). We believe that these components should best be measured using data (the national accounts) that span the whole economy and reflect the product actually produced and the rewards actually perceived. We use a methodology based on just four familiar parameters to generate productivity estimates applicable to a wide range of countries. In the process, we make an adjustment for infrastructure investment, also excluding income from land, monopoly markups, supra-marginal returns due to increases in total factor productivity (TFP), and returns to capital in financial intermediation. The end products are estimates of social discount rates averaging around 8% for the advanced countries, and 10% for healthy developing countries and Asian Tigers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,188 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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