Alternative capital asset depreciation rates for U.S. capital and total factor productivity measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA) and the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) use estimates of depreciation rates for structures and equipment to construct estimates of capital stock from data on capital investments. The depreciation rates are based on research by Frank C. Wykoff and Charles R. Hulten from the 1980s. More recent studies by Statistics Canada, from 2007 and 2015, use Canadian data on used asset transactions from Canada’s Annual Capital and Repair Expenditures Survey of establishments. They found faster depreciation rates, especially for structures. Sheharyar Bokhari and David Geltner’s 2019 study of U.S. used asset prices also found faster depreciation rates for structures. To illustrate the potential effects of implementing these estimates from newer studies, we created a concordance to match Canadian to U.S. asset categories. We reestimated BEA capital stock measures and the BLS capital and total factor productivity (TFP) measures using depreciation rates based on the Canadian Annual Capital and Repair Expenditures Survey. Using these faster depreciation rates results in substantially lower estimates of net capital stocks and higher estimates of depreciation in BEA accounts but has minimal effects on growth rates of TFP in the BLS accounts.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle