What Has Been Happening to Aggregate Concentration in the U.S. Economy in the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Fifteen years ago White (2002) provided estimates of aggregate concentration in the U.S. economy – the percentage of aggregate economic activity that could be attributed to the largest “X” companies – that covered primarily the last quarter of the 20th century. Those data sets showed that despite major merger waves during that period, aggregate concentration at the end of the 1990s was lower than it had been in the early 1980s, although there had been some upward movement after the mid 1990s. Since then (to our knowledge) there have been no studies that have updated/extended those data. Major mergers are again prominent during the period since the millennium, which has also been marked by historic business cycles as well as by frequent mentions of phrases such as “Big Oil”, “Big Pharma”, “Big Food”, “Big Tech”, etc., in popular descriptions of the U.S. economy. This paper extends the earlier data series into the first two decades of the 21st century. We find that there has indeed been a moderate but continued increase in aggregate concentration since the mid 1990s. This increase appears in data on employment and payroll that have been compiled by the U.S. Bureau of the Census, as well as employment and profits data that are drawn from the annual “Fortune 500” lists. This increase does not, however, appear to have raised aggregate concentration above the levels of the early 1980s. This paper also computes annual Gini coefficients for 1988-2014 for employment by firm size and payroll by firm size. We find gradual annual increases in both sets of Gini coefficients for this time period. These increases appear to be due to increases in the sizes of larger firms generally and not just increases by the largest firms.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».