Notice bibliographique
Résumé
The first chapter examines the impacts of stringent size requirements to qualify for R&D tax credits on firms' growth decisions. I leverage a 2004 eligibility change in Canada's largest R&D program, which allowed firms below the initial threshold to increase production and R&D spending while maintaining eligibility for a 35 percent subsidy. Using firm-level data, I find no short-term impact on R&D spending, but a significant 8% increase in productivity per worker post-reform. The results are driven by less financially constrained firms, emphasizing that firms were artificially limiting their growth to stay eligible. Looking at mechanisms to explain how firms decided to grow, I find that firms tended to increase their current production but did not conduct more long-term investment. The second chapter builds on the first to understand how productivity gains impacted firms' pay and hiring policies. On average, firms raised earnings by around 2 percent, translating to about 1,100 CAD per worker. Using the reform as an instrument for firms' value-added level, I recover rent-sharing elasticities that range between 0.17 and 0.23. No employment effect is detectable post-reform. Within firms, the lower earnings quartiles saw larger increases. The productivity gains also led firms to pay new hires about 2.2 percent more and to recruit from better firms, though they did not hire better individual workers. Combining these results with Chapter 1 suggests that firms restricted their production to maintain eligibility for the generous R&D program, possibly by reducing the number of hours worked. The third chapter quantifies the reallocation effect of high-tech industrial policies targeting a segment of the IT sector. Exploiting a 2008 reform in Quebec that introduced a wage subsidy for all IT firms, with stringent criteria for non-software firms, I find that IT sector earnings increased significantly, although with no observable employment effect. Breaking down the IT sector between software and non-software firms, I find that most of the employment gains in the software industry are offset by declines in non-software industries. Heterogeneity by age group confirms that younger workers gained more and were more prone to reallocate across targeted and non-targeted industries.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».