Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three chapters. Chapter 1 is solo-authored, while Chapters 2 and 3 are coauthored with researchers at the University of Toronto and other institutions. In “Wiring Growth” I investigate the effect of communications technology improvements on the level and composition of economic activity. Between 1840 and 1860 the United States experienced a dramatic shift in economic geography, as population and output moved west and Northeastern counties shifted production away from agriculture. At the same time, the country saw the rapid growth of a new communications technology, the electric telegraph. I investigate how the telegraph facilitated the geographical transformation, using an instrumental variables approach and cross- county variation in telegraph growth from 1840 to 1850. I find persistent positive effects of the telegraph on the growth of county-level goods output per capita. This finding is consistent with historical accounts of the telegraph’s effects on production and distribution. I also find evidence that the telegraph facilitated the transition away from home production in nonagricultural sectors. In “VancUber,” we investigate the long-run effect of ride-hailing on public transit ridership, traffic congestion, and traffic fatalities. We estimate the long-run effect of ride-hailing by exploiting British Columbia’s use of a pre-existing regulation in 2013 to ban ride-hailing from Vancouver and using the synthetic control method to construct a counterfactual Vancouver. We do not find a statistically significant effect of ride-hailing on our outcomes. Our results for fatalities are imprecise, but our confidence intervals for the effect on transit ridership and congestion provide bounds on the likely effect that are smaller in magnitude than many existing estimates. In “Multi-Product Markups,” we examine the identification of firm-product markups in multi- product firms using production-side data. Identifying within-firm markup differences relies on identifying the marginal rates of transformation across goods. Since marginal rates of trans- formation are generally functions of (i) the degree of joint production and (ii) the magnitude of within-firm productivity differences, we explore whether markup estimates are sensitive to misspecification in these factors. Monte Carlo exercises indicate that misspecification of within-firm productivity differences is particularly likely to generate bias. However, a weighted average of 2 firm-product level markups (the “firm markup”) can be identified without information on these factors, and nests the firm markup of De Loecker and Warzynski (2012). The firm markup can be estimated using standard empirical methods. Standard parametric restrictions on the marginal rates of transformation across goods often deliver implausible estimates of plant-product markups. Firm markups, which do not require these restrictions, are more well behaved. We also discuss the welfare properties of the firm markup.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».