Looking under the carpet: A granular approach to the unusual productivity growth in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
This paper is aimed to empirically test for an open and small economy like Ireland the “granular hypothesis” (Gabaix 2011), originally proved for the US, which posits that firm-level productivity shocks can explain a sizable portion of aggregate productivity fluctuations. Additionally, the author tries and tests a second hypotheses suggesting the, given the small size, less diversification of the Irish economy, compared to that of the US, the granular effect is likely to be stronger and more important. The Irish case is particularly relevant as Ireland has been experiencing increasing economic concentration in recent years, to the point that micro shocks to a few selected firms in 2015 led to significant level shifts in aggregate variables like GDP (+34 per cent) and, particularly, labour productivity (+23 per cent) and total factor productivity (-12 per cent). Making use of an original combination of macro data from the Ireland’s Central Statistics Office (CSO) and the OECD with micro data from the Annual Business Survey of Economic Impact (ABSEI), both granular hypotheses are tested in Ireland for the period 2000-2016. Research findings confirm that productivity shocks to the 5 largest firms (in terms of value added) in Ireland account for a large fraction (about one third) of aggregate productivity growth, which is much larger than that found of the US economy. These empirical results shed light on the origins of Irish productivity fluctuations, the consequences of economic concentration on resilience and the importance of diversification policies aimed at broadening Ireland’s enterprise base of productive firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».