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Enregistrement W3203532639 · doi:10.3386/w29293

Fiscal Policy in the Age of COVID: Does it ‘Get in all of the Cracks?’

2021· preprint· en· W3203532639 sur OpenAlexaff
Pierre‐Olivier Gourinchas, Ṣebnem Kalemli‐Özcan, Veronika Penciakova, Nick Sander

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiscal policyFiscal multiplierMonetary economicsEconomicsRecessionBusinessGovernment spendingMacroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the effects of fiscal policy in response to the COVID-19 pandemic at the firm, sector, country and global level. First, we estimate the impact of COVID-19 and policy responses on small and medium sized enterprise (SME) business failures. We combine firm-level financial data from 50 sectors in 27 countries, a detailed I-O network, real-time data on lockdown policies and mobility patterns, and a rich model of firm behavior that allows for several dimensions of heterogeneity. We find: (a) Absent government support, the failure rate of SMEs would have increased by 9 percentage points, significantly more so in emerging market economies (EMs). With policy support it only increased by 4.3 percentage points, and even decreased in advanced economies (AEs). (b) Fiscal policy was poorly targeted: most of the funds disbursed went to firms who did not need it. (c) Nevertheless, we find little evidence of the policy merely postponing mass business failures or creating many 'zombie' firms: failure rates rise only slightly in 2021 once policy support is removed. Next, we build a tractable global intertemporal general equilibrium I-O model with fiscal policy. We calibrate the model to 64 countries and 36 sectors. We find that: (d) a sizable share of the global economy is demand-constrained under COVID-19, especially so in EMs. (e) Globally, fiscal policy helped offset about 8% of the downturn in COVID, with a low 'traditional' fiscal multiplier. Yet it significantly reduced the share of demand-constrained sectors, preserving employment in these sectors. (f) Fiscal policy exerted small and negative spillovers to output in other countries but positive spillovers on employment. (g) A two-speed recovery would put significant upwards pressure on global interest rates which imposes an additional headwind on the EM recovery.(h) Corporate and sovereign spreads rise when global rates increase, suggesting that EM may face challenging external funding conditions as AEs economies normalize.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,358
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,134 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2021
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Résumé présentoui

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