Separating the wheat from the chaff: A disaggregate analysis of the effects of public spending in the US
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we undertake a systematic disaggregate analysis of the effects of government spending on economic activity in the US. The level of disaggregation we consider is the highest available and is unprecedented in the empirical literature. More specifically, public consumption and public investment are decomposed into various subcategories, which are measured at the levels of the federal (defence and non‐defence), and state and local governments. For each subcategory, we estimate a structural vector autoregression that identifies public spending shocks through the conditional heteroskedasticity of the structural disturbances, thus relaxing the identifying restrictions commonly used in the literature. Our analysis reveals significant heterogeneity in the effects of public spending shocks on output both across subcategories and government levels. Shocks to spending on durables and structures are found to have the largest and most persistent effect on aggregate output, with a peak multiplier that exceeds 1. Our results also suggest that there is little association between the size of a given category of public expenditures and the magnitude of its effect on output. Résumé Séparer le bon grain de l’ivraie : une analyse désagrégée des effets des dépenses publiques aux États‐Unis. Dans ce texte, on entreprend une analyse désagrégée des effets des dépenses gouvernementales sur l’activité économique aux États‐Unis. Le niveau de désagrégation considéré est le plus grand possible et est sans précédent dans la littérature empirique. Plus spécifiquement, la consommation et l’investissement publics sont décomposés en diverses sous‐catégories qui sont mesurées pour le gouvernement fédéral (défense et non‐défense), ainsi que pour les gouvernements des états et locaux. Pour chaque sous‐catégorie, on estime un vecteur autorégressif structurel qui identifie les chocs de dépenses publiques à travers l’hétéroscédastictité conditionnelle des perturbations structurelles, pour ainsi relâcher les restrictions d’identification communément utilisées dans la littérature. L’analyse révèle une hétérogénéité significative dans les effets des chocs de dépenses publiques sur la production agrégée selon les sous‐catégories et les niveaux de gouvernement. Les chocs dans les dépenses sur les biens durables et les structures tendent à avoir les effets les plus grands et les plus persistants sur la production agrégée avec un effet multiplicateur qui excède 1. Les résultats suggèrent qu’il y a peu de rapport entre la taille d’une catégorie donnée dans les dépenses publiques et l’ampleur de l’effet sur la production agrégée.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».