Debt‐to‐GDP changes and the great recession: European Periphery versus European Core
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we use simple accounting schemes and counterfactual experiments, to compare the sources of changes in the public debt to GDP ratio across countries of the European Periphery (Greece, Ireland, Italy, Portugal and Spain), the European Core (Germany and France) and the other G7 countries (Canada, Japan, the United Kingdom and the United States), in two periods—2000–2007 and 2008–2015. In general, Debt‐to‐GDP ratio rose in all countries in the latter period. But the effects of total or primary fiscal deficits, inflation and real growth on the respective Debt‐to‐GDP ratio changes were different across countries in both periods. In the European Core, Ireland and the Anglo‐Saxon countries, successful countercyclical fiscal policies, tended to lower Debt‐to‐GDP ratio. However, in the other European Periphery countries and Japan, unsuccessful countercyclical policies, had the opposite effect. Since in the Euro Area (EA), monetary policy is common and fiscal policies were restricted by rules, this development suggests that differences in shock propagation mechanisms were important drivers of the observed differences in the behaviour of Debt‐to‐GDP ratio between the European Core and the EA Periphery, except Ireland. An implication of this result is that the recently announced EU transfers to the EA Periphery tied up to incentives to improve economic efficiency, seem to be the right policies to ameliorate the effects of the recession brought about by the various social distancing measures to fight the COVID‐19 pandemic, without increasing the Debt‐to‐GDP ratios of these countries.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».