Essays in Economic Growth
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents three studies in economic growth. The first chapter (with Marina Tavares) examines a novel channel through which financial shocks are transmitted across countries, the international capital markets of multinationals. We exploit empirical variation in the availability of credit to U.S. multinationals during the 2008-09 financial crisis to identify the strength of this channel. We estimate that the U.S. credit crunch accounted for a quarter of the drop in sales of European subsidiaries during the crisis. Through the lens of a dynamic multicountry model, our micro estimates imply that financial linkages within multinationals account for at most a fifth of global GDP comovement. Our findings suggest that countries with the largest foreign multinational presence experience more spillovers from foreign financial shocks, especially from shocks originating in the United States. The second chapter proposes a tractable quantitative framework to examine the role of inter-industry productivity spillovers in the catch-up growth of open economies. First, I document that a country’s comparative advantage tends to increase in industries that employ occupations that are used most intensively in current exports. The model rationalizes these patterns by incorporating occupation-specific dynamic scale economies into a multi-sector gravity framework. I estimate that scale economies are relatively large in high-skilled production. Simulations suggest that spillovers play a quantitatively substantial role in accounting for slow cross-country convergence and increase the gains from trade, especially in countries with a comparative advantage in manufacturing. The third chapter (with Swapnika Rachapalli and Diego Restuccia) uses variation in land-market institutions across Indian states and detailed micro panel data to study distortions in land rental markets and their impact on agricultural productivity. We find empirical evidence that states with more rental-market activity feature less misallocation and over time reallocate land more efficiently. We develop a model of land rentals across heterogeneous farms to estimate land-market distortions in each state and assess their quantitative effect on agricultural productivity. Land rentals have substantial positive effects on agricultural productivity: an efficient reallocation of land increases agricultural productivity by 38 percent on average and by more than 50 percent in states with highly distorted rental markets.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».