Is the Construction Industry More Concentrated After the COVID-19 Pandemic? An Empirical Study on the U.S. Revenue Data from 2004 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
As a most important industry in the U.S., the construction industry faces multiple challenges since the COVID-19 pandemic. Backed by government interventions that have helped streamline construction projects, however, the aftermath of the pandemic is still vague. One of the imperative issues to be examined is the construction market concentration since the pandemic, especially how it is compared to the Great Recession. This study statistically analyzes the revenue gaps among the U.S. construction companies and the changes of their revenue rankings. This study uses the data from Engineering News-Record Top List of Contractors. The results show that unlike the Great Recession, which obviously enlarged the revenue gaps, there is no evidence yet demonstrating that the COVID-19 pandemic caused noteworthy disruptions to the revenue gap among construction companies. The government interventions, such as the Paycheck Protection Program and the Infrastructure Investment and Job Act, are regarded as effective stabilizers, until the cutoff of data collection at the beginning of 2022. The medians of ranking changes across years generally remain stable, including the period of pandemic. The study also indicates the necessity to include more longitudinal data and sectional data to explore long-term impacts and sector-wise conditions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».