Notice bibliographique
Résumé
The innovation of new technologies is fundamental for driving aggregate economic growth. The spread (or lack of) of these technologies across countries helps explain growth in developing countries and why large productivity gaps persist. My thesis studies the contribution of technological progress and diffusion for explaining cross-country productivity gaps and aggregate growth. The first chapter studies how the diffusion of new technologies affects growth. I develop a model of endogenous growth, in which firms decide how to invest in the adoption of a new technology and innovation. Knowledge embodied in products is more complementary to future innovations using the same technology. Consequently, as firms adopt the new technology it becomes harder to innovate with the old technology. I calibrate to empirical evidence using patent data on the diffusion of information-communication technology (ICT). Diffusion is driven by adoption early on (about 1/3) and innovation later (about 2/3). Despite large firm-level gains from adoption, aggregate growth falls by 15% over the transition because firms scale back innovation. The second chapter studies how institutional distortions prolong the adoption of new technologies in developing countries. I build a model in which firms choose technology and resource inputs given their underlying productivity and exposure to the institutional environment. I calibrate to US data on the distribution of employment and adoption pattern of new technologies. Increasing distortions to be consistent with low-income countries increases the adoption lag of new technologies by 19 years (43% of the data) and decreases productivity by 65%. The third chapter (with Faisal Ibrahim, Gaelan MacKenzie and Swapnika Rachapalli) studies the role of knowledge embodied within traded products for diffusion. We use patent data to construct a measure of embodied technology. Using this measure, we find that increases in high-knowledge traded goods are associated with higher productivity and R\ growth. To quantify the importance of this channel, we develop an endogenous growth model with trade and knowledge links. We find that a large fraction of long-run growth is attributable to spillovers with developing countries benefiting relatively more.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,016 |
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 ».