Three Essays in Macroeconomics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of three papers in macroeconomics that investigate the following questions: (1) How do changes in global demand for fossil fuels affect welfare across households in small resource-rich economies? (2) How did the expansion of the oil sector in Canada affect measured aggregate productivity? (3) How sensitive are cross-country comparisons to measurement errors introduced by nominal-to-real conversions? Chapter 1 develops a quantitative model of a fossil fuel exporting economy to show that the oil price boom between 1997 and 2020 increased welfare among young, low-income households between 11\% and 16\%. I then simulate the transition to a Net Zero world between 2020 and 2050 and show that while the fall in global demand for fossil fuels reduces lifetime consumption by 0.56\% (between 0.49\% and 0.77\% for the youngest low-income households), the growth of the clean energy sector can dampen these losses by 15\% to 54\% depending on the speed of the expansion. Chapter 2, co-authored with Pau Pujolas, studies the observed stagnation of Canadian Total Factor Productivity (TFP) between 2000 and 2018. We find that the entirety of the slowdown can be accounted for by the expansion of the oil sector, due to the massive capital investments that occurred. Comparing TFP growth in the rest of the economy to the United States, we find that Canadian TFP grew at comparable rates over the same period. Chapter 3, also co-authored with Pau Pujolas, explores how conclusions drawn from comparing GDP per capita of developed economies relative to the United States differ significantly depending on if current- or constant-Purchasing power parity (PPP) metrics are used. Using data from the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), we first document the differences in the evolution of GDP per capita relative to the US in current-PPPs and constant-PPPs before demonstrating in a numerical example how the choices made in constructing real metrics of GDP to make cross-country comparison can lead to contradictory interpretations.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».