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唧唧堂:AER 美国经济评论2017年2月份论文摘要

※发布时间:2018-1-18 14:23:18   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  本文指出,当金融金融市场的折现程度较高时,失业率上升。在经济衰退中,所有类型的投资都会下降,包括雇主对创造就业有利的投资,股票市场隐含的折现率上升,其他业务收入的折现程度也将同时上升,根据Diamond—Mortensen—Pissarides模型,当创造就业的激励下降时,劳动力市场也将放松,从而导致失业增加,因此,高贴现率往往意味着高失业。

  从长远来看,房价如何演变? 本文介绍了自1870年以来14个先进经济体的年度房价。我们表明,从十九世纪到二十世纪中叶,实际房价保持不变,但在二十世纪下半叶,房价大幅上涨。 土地价格,而不是重置成本,是理解房价走势的关键。 土地价格上涨解释了自二战以来全球房价涨幅的80%。 我们的研究结果显示了财富与收入比率的演变,聚集的增长效应和住房供应的价格弹性。

  在就业政策问题上,学界所关注的一个热点问题就是,促进中小型企业的发展是否能够创造就业机会。本文利用印度的“消除小规模工业”计划来回答这一问题,研究者测算了就业增长、投资、产出、生产率以及工资等方面的相关结果,结果显示,那些取消该计划的地区,其长期来看经历了高就业和高增长,在印度整体范围内,随着该政策的取消,总体的就业率也有了显著提高。

  虽然经济学家在关于卡特尔共谋理论方面取得了重大进展,虽然这些理论考虑了各种事实模式,但是仍然存在重大的难题,反复交互的标准模型事实上只是形式化了卡特尔对于参与者的惩罚,但是这些理论不能解释两个重要的事实观察:第一,难以检测的行为;第二,即使检测到了它,它也经常不会被惩罚。针对此问题,本文开发了一个崭新的理论模型来弥补这些问题。

  关于劳动力市场中是否存在“同侪效应”,这方面的研究更多的来自实验室实验或特定的公司或职业类型。在本文中,研究者旨在通过调查一个大型的当地劳动力市场来得到更为一般性的结果,在这里重点测算“同侪效应”的代理变量是“工资”而非“劳动力”。结果估计,在所有职业中,高技能职业类型中员工之间的同侪效应相对较小,而在低技能职业类型中,员工之间的同侪效应则相对较大。

  本文提出一个新的观点,那就是当贷款人和借款人的文化接近时,借款人能够增加贷款的数量,并减少违约。研究者通过印度银行数据来分析银行人员与借款人在基于教和种姓的二元数据上的借贷行为,结果发现,集团内部人员可增加信贷准入并同时要求也随之减少,甚至是内部人员离职后,其也能具有更好的还款行为,研究者认为这是因为,文化接近减少了信息摩擦。

  在政治和商业领域,礼品通常是基于以第三方为代价来影响收款人行为。在一项实验性研究中,除去信息和激励混淆,受试者对小礼品会有强烈反应,即使他们能够明白礼物赠送者的意图。本文作者认为,该研究拓展了现有的社会偏好模型,财款激励在一定程度上是有效的。

  与标准的搜索模型预测相反,在过去的研究中,并没有发现事业保险对再就业工资会产生积极性影响,研究者利用断点回归设计来估计了奥地利失业保险的工资效应,其分别针对两种效应进行了针对性估计,包括“失业保险是否会激励工人寻求更高工资的工作”和“保险延长了失业时间从而减少了工资水平”。结果发现,失业保险能够通过提高工人的再就业质量高和减少工资下降来显著提高了工人的工资水平。

  研究者根据医生提交给医疗保险的服务代码来检测其潜在的超额工作时间和由此存在的超额工资,本文利用2012年和2012年的医疗保险数据和医疗补助中心数据来进行分析,结果发现,在2300名医生中,约有3%的医生每周工作时间超过100小时,同时其超额工资也会增加。

  宏观层面的回报率下降是微观层面效率波动产生的结果。当投入不足时,高效经济只实施最具生产力的项目,而当投入丰富时,经济也同时会实施生产率较低的项目,回报率降低和效率之间的关系在于,分配扭曲可以减少总体回报率递减的程。研究者针对此结果提出了两个观点,其一,相对于输入波动,配置扭曲放大了输出波动;其二,金融一体化放大了相抵扭曲的经济体的冲击。

  在最近的一篇发表于《美国经济评论》的文章中,Dahl和Lochner(2012)利用所得税抵免的变化来估计家庭收入对儿童成就的效应。 他们的工具变量(IV)估计意味着1000美元的收入增加提高了数学和阅读测试分数约6%的标准差。 我记录一个可变编码错误。 纠正此错误会将IV估计值减少32%; 纠正这种错误不会改变研究的定性结论。

  Dahl和Lochner(2012)提供了家庭收入对儿童成就的影响的第一个,这些使用了所得税所得税抵免的变化。 不幸的是,总家庭收入创造中的编码误差影响第一阶段的估计,并膨胀了工具变量(IV)估计。 重要的是,它不影响IV估计的简化估计或改变统计显著性。 这个反应表明,纠正这个错误不会改变核心发现或论文的主要信息。