Public Debt and Economic Growth after Covid-19 in Europe: Challenges and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic has had a profound impact on European economies, leading to a significant increase in public debt levels. This paper examines the challenges and policy implications of managing public debt and fostering economic growth in Europe post-Covid-19. It provides a conceptual framework by defining and measuring public debt, exploring the relationship between public debt and economic growth, and highlighting the role of public debt in times of crisis. The paper analyzes the impact of Covid-19 on public debt in Europe, including the fiscal response, debt accumulation, and reasons for increased debt levels. It further discusses the challenges posed by high public debt, such as debt sustainability, crowding out private investment, financial stability risks, and constraints on future fiscal policy. The study then presents policy implications for balancing public debt and economic growth, including fiscal consolidation measures, long-term debt management strategies, prioritizing public investments, implementing structural reforms, considering monetary policy, and fostering international cooperation. Additionally, the paper provides case studies of selected European countries, evaluating their approaches, assessing policy effectiveness, and drawing key lessons and best practices. Finally, the paper concludes with a summary of key findings, policy recommendations for European governments, and suggestions for future research directions.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».