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Enregistrement W3122569770

Relative Prices, Hysteresis, and the Decline of American Manufacturing

2013· preprint· en· W3122569770 sur OpenAlexaboutno aff
Douglas L. Campbell

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberian dollarEconomicsProductivityUnit (ring theory)Shock (circulatory)Falling (accident)Investment (military)Relative priceHysteresisInflation (cosmology)Exchange rateManufacturingMonetary economicsLabour economicsMacroeconomicsBusinessFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most recent draft here. This study uses new measures of real exchange rates to study the collapse of US man-ufacturing employment in the early 2000s in historical and international perspective. To identify a causal impact of RER movements on manufacturing, I compare the US experience in the early 2000s to the 1980s, when large US fiscal deficits led to a sharp appreciation in the dollar, and to Canada’s experience in mid-2000s, when high oil prices and a falling US dollar led to an equally sharp appreciation of the Canadian dollar. I use disaggregated sectoral data and a difference-in-difference methodology, finding that an appreciation in relative unit labor costs for the US lead to disproportionate declines in employment, output, investment, and productivity in relatively more open manufac-turing sectors. In addition, I find that the impact of a temporary shock to real exchange rates is surprisingly long-lived. I explain the persistent effects of exchange rate move-ments on manufacturing using a Melitz model extension with sunk fixed costs, which leads to a dynamic gravity equation whereby shocks to trade have persistent effects that decay over time. The appreciation of US relative unit labor costs can plausibly explain more than two-thirds of the decline in manufacturing employment in the early 2000s.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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