MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7056476984

Essays on Multinationals and International Spillovers.

2016· dissertation· en· W7056476984 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)NettingTubulopathyLimitingCircumstantial evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essays in this dissertation examine the causes and consequences of international spillovers and globalization, with a focus on the role of multinational firms. Chapter 1, joint with Christoph E. Boehm and Aaron Flaaen, highlights the important role played by U.S. owned multinationals in the decline of U.S. manufacturing, using a new microdata panel from 1993-2011 augmented with multinational identifiers and transactions level trade. These multinationals are responsible for both 41% of the manufacturing employment decline and the majority of input imports over this period. A structural framework establishes that the supply-chain fragmentation associated with the imports of intermediates has been substituting for domestic employment. Our estimates imply that approximately half the observed employment decline can be attributed to the foreign sourcing of inputs by multinationals. Chapter 2, also with Christoph E. Boehm and Aaron Flaaen, changes focus to a cause of international spillovers -- the inflexible supply chains of multinationals. Using novel firm-level microdata and leveraging a natural experiment – the 2011 Tohoku Earthquake --, this paper demonstrates that the substantial intermediate input linkages displayed by foreign multinational affiliates in the U.S. with their source country are a source of the international transmission of shocks. The scope for these linkages to generate cross-country spillovers depends on the elasticity of substitution with respect to other inputs. Structural estimates of this elasticity are close to zero, suggesting that global supply chains are sufficiently rigid to play an important role in the cross-country transmission of shocks. Chapter 3, joint with Andrei A. Levchenko, examines the role of non-technology shocks in the international transmission of business cycles. We propose a novel identification scheme for a non-technology business cycle shock, that we label “sentiment.” This is a shock orthogonal to conventionally identified surprise and news TFP shocks. We estimate the international transmission of three identified shocks -- surprise TFP, news of future TFP, and “sentiment” -- from the US to Canada, and find that the sentiment shock is more important than either of the technology shocks in generating business cycle comovement in the short run.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDeep Blue (University of Michigan)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207