MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132951949

Essays in Spatial and International Economics

2024· dissertation· W7132951949 sur OpenAlexaffabout
Guangbin Hong

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsSortingWelfareInequalityProfit (economics)General equilibrium theorySpatial mismatch
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis studies a range of issues in spatial and international economics. The first two chapters focus on spatial earnings inequality across cities; the last chapter studies international profit shifting. In the first chapter, I examine how the two-sided sorting of workers and firms affects spatial earnings inequality, efficiency of the allocation of workers and firms across cities, and the welfare consequences of place-based policies. I build a general equilibrium model in which heterogeneous workers and firms sort across cities and match within cities. I structurally estimate the model using Canadian matched employer-employee data and decompose the urban earnings premium, finding that worker and firm sorting account for 67% and 27% of this premium, respectively. The decentralized equilibrium is inefficient as low-productivity firms overvalue locating in high-skilled cities. The optimal spatial policy would incentivize high-skilled workers and high-productivity firms to co-locate to a greater extent while redistributing income towards low-earning cities, leading to a 6% increase in social welfare. Model counterfactuals underscore the importance of two-sided sorting when evaluating distributional and aggregate outcomes of place-based policies. It has been documented that larger cities foster faster earnings growth, which is an important driver for cross-sectional spatial earnings inequality. In the second chapter, I empirically investigate the sources of the urban earnings growth premium. I find that the between-firm and within-firm growth components each explain 66% and 34% of the greater returns to big city experience, respectively. Workers do not move between jobs more frequently but enjoy a bigger earnings increase on average per movement in larger cities. Faster within-firm learning in larger cities is mostly explained by better learning environments at the firm level. The empirical results of this chapter highlight the important role of firm heterogeneity across cities in explaining the dynamic gains from working in bigger cities. In the jointly authored third chapter, we study the macroeconomic consequences of tax policies designed to reduce international profit shifting by multinational enterprises (MNEs) using a model that emphasizes the transfer pricing of intangible capital. We prove analytically that such policies would reduce MNEs’ intangible investment, reducing outputboth at home and abroad. We then quantify the effects of the OECD’s proposed reforms: reallocating the rights to tax MNEs’ profits to the countries where they sell their products; and a minimum global corporate income tax. These policies would reduce profit shifting by more than two-thirds but would also reduce output in all regions of the global economy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetRegional Economics and Spatial AnalysisTravaux en français237 207