Default Risk, Productivity, and the Environment: Theory and Evidence from U.S. Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a general equilibrium model with heterogeneous firms to analyze the effect of default risk on production-generated pollution emissions. The model analytically divides the effect of default risk into three distinct effects: the market-size, technology-upgrading, and selection effect. Conceptually, an increase in default risk raises equilibrium borrowing costs, thereby precluding investment in a technology upgrade among a subset of firms (technology-upgrading effect). As a consequence, the economy consists of more numerous (market-size effect) but less productive and more pollution-intensive firms (selection effect). Because the effects are confounding in nature, the effect of default risk on aggregate pollution emissions and emissions intensity is an empirical question. To answer this question, this paper estimates the model’s key parameters using a unique dataset with establishment-level credit scores and a composite measure of pollution emissions for a panel of manufacturing firms in the United States. Using a two-step procedure where default risk is estimated in the first stage, the results indicate that the estimated elasticity of emissions intensity and productivity with respect to default risk is 0.89 and -0.16, respectively. Next, I use the theoretical model to leverage the coefficient estimates to estimate the effect of economy wide default risk on aggregate pollution emissions, demonstrating that default risk increases aggregate emissions and emissions intensity, primarily as a consequence of the technology-upgrading effect. Finally, this paper demonstrates that historical changes in economy-wide default risk can generate economically significant changes in pollution emissions.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».