Why zombies refuse to die: The politics of firm exit
Notice bibliographique
Résumé
A hallmark of the market economy is the exit of uncompetitive firms.However, it has been demonstrated empirically that a substantial number of unproductive firms who should exit the market based on economic fundamentals manage to persist across developed countries (McGowan, Andrews, and Millot 2017a;Andrews, McGowan, and Millot 2017).The survival of this class of firms known as zombie firms presents an important puzzle as they are a drag on aggregate productivity and the broader economy.I argue zombie firm survival is driven by political actors who provide protection to zombie firms through a number of potential channels including policy change, the selective nonenforcement of laws and regulations, or the provision of government contracts or below-market financing.In turn, political actors benefit from this arrangement because of the characteristics of zombie firms.These zombie firms tend to be larger and employ more people meaning their survival prevents short-term negative shocks to growth and employment which would be politically unpopular.Additionally, political actors may receive private benefits including campaign contributions or post-electoral employment.I combine firm-level data to identify zombie firms with data on preferential trade liberalization in the European Union from Baccini, Dür, and Elsig (2018) to show that zombie firms can be killed via import liberalization. AbstraitUne caractéristique fondamentale de l'économie de marché est l'élimination des entreprises non compétitives.Cependant, la preuve empirique démontre qu'un nombre important de commerces qui ne sont pas productifs et qui devraient quitter le marché selon les mesures économique fondamentales, réussissent à poursuivre leurs opérations, et ceci à travers les pays développés (McGowan, Andrews, and Millot 2017a;Andrews, McGowan, and Millot 2017).La survie de ce genre de commerce, connus comme des entreprises zombies présentent un casse-tête important puisqu'elles diminuent la productivité de l'économie en général.Je prétends que la survie des entreprises zombies est animée par des acteurs politiques qui, à travers de nombreux canaux, offrent de la protection.Ceux-ci inclus des changements de politiques, la non-application des lois, l'offre de contrats gouvernementaux ou le financement à un taux moins cher que le taux du marché.Ainsi, les acteurs politiques profitent de ces mesures à cause des caractéristiques des entreprises zombies.En générale, ces entreprises ont un plus grand nombre d'employés que d'autres, alors leur survie protège contre des chocs négatifs à la croissance économique et à l'emploi, qui seraient politiquement impopulaire.Également, les acteurs politique peuvent aussi recevoir des avantages personnels comme des contributions à leur campagne politique ou un emploi post-électoral.Je joins des données au niveau de l'entreprise pour identifier les entreprises zombies avec des données sur la libéralisation commerciale préférentielle dans l'Union Européenne provenant de Baccini, Dür, and Elsig (2018) pour démontrer que les entreprises zombies peuvent être éliminées par la libéralisation des douanes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».