MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884450903 · doi:10.1093/qje/qjaa017

Quantifying the Gap Between Equilibrium and Optimum under Monopolistic Competition*

2020· article· en· W2884450903 sur OpenAlexaff
Kristian Behrens, Giordano Mion, Yasusada Murata, Jens Suedekum

Notice bibliographique

RevueThe Quarterly Journal of Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMonopolistic competitionEconomicsWelfareProductivityMicroeconomicsGeneral equilibrium theoryCompetition (biology)Aggregate (composite)Free entrySelection (genetic algorithm)EconometricsMacroeconomicsMonopolyMarket economyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Equilibria and optima generally differ in imperfectly competitive markets. Although this is well understood theoretically, it is unclear how large the welfare distortions are in the aggregate economy. Do they matter quantitatively? To answer this question, we develop a multisector monopolistic competition model with endogenous firm entry and selection, productivity, and markups. Using French and UK data, we quantify the gap between the equilibrium and optimal allocations. We find that inefficiencies in the labor allocation and entry between sectors, as well as inefficient selection and output per firm within sectors, generate welfare losses of about 6%–10% of GDP.

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)0,001
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,057 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Quarterly Journal of EconomicsMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207