Local Job Multipliers in the United States: Variation with Local Characteristics and with High-Tech Shocks
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides new estimates of local job multipliers, the ratio of total jobs generated to some initial number of jobs created from a demand shock. Multipliers greatly affect benefits versus costs of local job-creation policies. These new estimates rely on improved methodology and data. The methodology better captures dynamic effects of demand shocks, specifies the model so that demand shocks are more comparable, and is more general in the types of demand shocks that are considered. The data has more industry detail than that used in previous studies. The local job multipliers estimated tend to be about one-quarter lower than typically estimated local multipliers, closer to 1.5 than to 2.0. In addition, demand shocks to all industries matter, not just to tradable industries. Multipliers are similar across different types of geographic areas, with county multipliers being only one-quarter below commuting zone multipliers and state multipliers only one-quarter above commuting zone multipliers. Multipliers are not larger for larger commuting zones, but they increase in commuting zones that have lower initial employment to population ratios. Multipliers are higher for high-tech industries, particularly in commuting zones with a larger initial high-tech share. In such high-tech local economies, high-tech multipliers may be close to 3. While our high-tech multipliers are greater than for other industries, our estimated high-tech multipliers are less than in some prior studies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».