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Enregistrement W2464739676 · doi:10.1016/j.red.2024.05.001

Public wages, public employment, and business cycle volatility: Evidence from U.S. metro areas

2024· article· en· W2464739676 sur OpenAlex
Claire A. Boeing-Reicher, Vincenzo Caponi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of Economic Dynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness cycleWageVolatility (finance)EconomicsPublic sectorMatching (statistics)Labour economicsMonetary economicsMacroeconomicsEconometricsEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We revisit the question about whether a larger public sector stabilizes or destabilizes the economy. Based on results from two causal identification approaches, we show that a higher rate of public-sector employment reduces volatility in, i.e. stabilizes, private-sector employment growth, with at most a slight crowding-out of private employment. Public wages, meanwhile, increase private wages but appear not to be destabilizing. The stabilizing effect of public employment with limited crowding out is at odds with standard search and matching models that contain a public sector, which predict 1:1 crowding out and strong destabilization . To improve the performance of such models, we follow Gomes (2015) and add a product market that can replicate what Gomes calls the Business Cycle Wealth Effect. We also point out that the government procures output directly from the private sector . When the model has these two features, then it can generate stabilizing effects of public employment on private employment, with reduced crowding out.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,267
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