Employment and economic growth in the conditions of COVID-19 pandemics: Cross-country comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The factor of a sharp slowdown in economic growth in almost all countries since the beginning of 2020 has been quite atypical. Whereas previously we had seen shocks mainly related to economic processes, this time the “black swan” was a public health emergency – the new coronavirus pandemic COVID-19. A feature of this crisis was the unprecedented measures of states to restrict the movement of citizens, as well as the suspension of the activities of both industrial enterprises and enterprises in the sphere of trade and services. The aim of this work is to make cross-country comparisons of the impact of increased unemployment caused by the COVID-19 pandemic on different countries’ economic growth. Theoretical analysis. The relationship between the actual output gap and potential and cyclical unemployment rates has traditionally been studied according to the well-known law of A. Okun. Okun’s Law can be viewed as a linear algebraic equation for the function of real gross domestic product (GDP). The essence of the law is that with an increase in cyclical unemployment, total output should decrease, since the number of people employed in GDP production falls. Empirical analysis. Cross-country comparisons of economic growth and characteristics of the labor market in Russia, the USA, China, Canada and Germany from 2000 to 2020, including the period of the new coronavirus infection pandemic, were carried out. Results. Based on the analysis of time series of GDP and the unemployment rate, it is shown that, depending on the depth and effectiveness of state support measures for business in terms of maintaining employment, deviations of the actual values of GDP from those calculated in accordance with Okun’s empirical law are observed. The largest and smallest deviations in real GDP changes from the predictions for the first half of 2020 have been recorded in Germany and Canada, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».