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Enregistrement W7139521110

Essais en économie : innovation, dynamique d'entreprises et cycles financiers

2021· article· en· W7139521110 sur OpenAlexaboutno aff
Matthieu Lequien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Socioeconomic and Political Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShock (circulatory)Concurrence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse est constituée de trois chapitres indépendants. Le premier chapitre décrit comment l’évolution des marchés d’exportation d’une entreprise influe sur ses décisions d’innovation. Le deuxième chapitre analyse la façon dont les (petites) entreprises françaises réagissent à la réglementation fiscale régissant les trois régimes fiscaux auxquels elles peuvent prétendre. Le troisième chapitre détaille comment intégrer des informations sur les déséquilibres financiers dans différents modèles d'écart de production éclaire la position dans le cycle de 8 économies avancées.Le premier chapitre analyse dans quelle mesure l’évolution des marchés d’exportation d’une entreprise influe sur ses brevets. Les entreprises manufacturières françaises brevettent davantage lorsqu’elles sont soumises à un choc de demande étrangère, c’est-à-dire lorsque leurs marchés d’exportation croissent plus fortement de manière exogène. La hausse du nombre de brevets est perceptible deux à cinq ans après un tel choc de demande, mettant en évidence le temps nécessaire pour innover. Cet effet est entièrement imputable aux entreprises initialement les plus productives. Outre ses effets sur l’innovation, un choc de demande étrangère a un effet positif et immédiat sur les ventes et l’emploi des entreprises, et ceci quel que soit leur niveau de productivité. Cette réaction asymétrique de l'innovation à de même chocs de demande découle naturellement d'un modèle d'innovation et de concurrence endogènes avec hétérogénéité des entreprises.Le deuxième chapitre analyse la façon dont les entrepreneurs individuels français réagissent à un saut dans leur imposition, et en identifie les ressorts. Les indépendants français peuvent choisir entre trois régimes fiscaux, qui diffèrent chacun en termes d'incitations fiscales et de simplicité administrative. Dans les deux régimes les plus simples, beaucoup d'indépendants déclarent un chiffre d'affaires juste en dessous du seuil au-delà duquel les individus ne peuvent plus bénéficier de ces régimes. Les entrepreneurs réagissent aux incitations fiscales: la masse d'individus en excès juste en dessous du seuil est plus importante pour ceux qui ont un taux marginal d'imposition plus élevé. Plusieurs schémas de comportements suggèrent que ce regroupement d'individus observé tout près du seuil provient au moins pour partie de déclarations inexactes. Enfin, un modèle structurel de choix de régime confirme le rôle de la fraude et de la simplicité fiscale.Le troisième chapitre évalue comment prendre en compte les cycles financiers dans l’estimation de l’écart de production à l’aide de deux modèles à composantes inobservables -- un filtre Hodrick-Prescott élargi et un modèle semi-structurel -- et un modèle semi-structurel à vecteur autorégressif dans lequel seuls les chocs d’offre sont identifiés. Le crédit aux entreprises et les prix immobiliers permettent de capter l’influence de la sphère financière sur le cycle de l’économie qui ne se verrait pas sur inflation, utilisation des capacités de production ou chômage, les indicateurs usuels du cycle. La qualité de l’estimation de l’écart de production est évaluée à travers sa performance à prévoir les récessions. Les modèles avec variables financières produisent généralement des estimations de l’écart de production plus performantes au détriment d’une volatilité accrue en temps réel. Alors que le filtre HP élargi est très stable en temps réel, sa performance de prédiction est plus faible que celle des deux modèles semi-structurels. Le modèle à vecteur autorégressif avec variables financières présente les meilleures performances de prévision ex-post et des performances similaires au modèle semi-structurel à composantes inobservables en temps réel. Dans l’ensemble, les cycles financiers apparaissent importants au Japon, en Espagne, au Royaume Uni et, dans une moindre mesure, aux États-Unis et en France, alors qu’ils sont relativement contenus au Canada, en Allemagne et en Italie.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2021
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