* 早期版本于 2018 年 12 月发布,标题为“注意力不集中经济的福利定理”。我们感谢 Jakub Steiner 和 John Leahy 分别在 2019 年和 2021 年 ASSA 会议上讨论我们的论文;感谢 Daron Acemoglu、Benjamin Hébert、Jennifer La'O、Stephen Morris、Alessandro Pavan 和 Harald Uhlig 的评论和精彩讨论。Angeletos 感谢美国国家科学基金会(资助编号 SES-1757198)的支持。† MIT 和 NBER;angelet@mit.edu ‡ MIT;ksastry@mit.edu
1参见b rishen r ogers,d ata and d a at t w ork:一种涉及技术,l abor l aw和n ew working c lass,在15(2023)(2023年)(2023年)(描述“劳动力市场的新古典模型”,“不再是工作的努力” - 启动努力的工作 - 启动努力 - 启动是生产力的,即生产力 - 努力 - 在竞争市场中不提高生产率的企业的理由将失去市场份额。”)。另请参见David H. Autor和David Dorn,《低技能服务工作的增长与美国劳动力市场的两极分化》,103 a m。e c。r ev。5(2013年8月),第1553页(“假定规范模型中的技术采用因子提升形式,这意味着它可以补充高技能或低技能工人……”)。 2对该理论的批评是达伦·阿克莫格鲁(Daron Acemoglu)和西蒙·约翰逊(Simon Johnson)的最新著作《权力和进步》的核心。 他们称其为“生产力潮流”。参见D Aron A Cemoglu&s Imon J Ohnson,P out and p Rogress:O ur t Housand -y ear s truggle o ver t echnology and p Rosperity,在14-19,322(2023)(2023)。5(2013年8月),第1553页(“假定规范模型中的技术采用因子提升形式,这意味着它可以补充高技能或低技能工人……”)。2对该理论的批评是达伦·阿克莫格鲁(Daron Acemoglu)和西蒙·约翰逊(Simon Johnson)的最新著作《权力和进步》的核心。他们称其为“生产力潮流”。参见D Aron A Cemoglu&s Imon J Ohnson,P out and p Rogress:O ur t Housand -y ear s truggle o ver t echnology and p Rosperity,在14-19,322(2023)(2023)。
*普林斯顿大学,经济学系。电子邮件:ajhsiao@princeton.edu。†哈佛大学,经济系。电子邮件:moscona@fas.harvard.edu。‡普林斯顿大学,经济学系。电子邮件:ksastry@princeton.edu。We thank Daron Acemoglu, Kym Anderson, Gharad Bryan, Shoumitro Chatterjee, Dave Donald- son, Rob Elliot, Diego K¨anzig (discussant), Ishan Nath (discussant), Vincent Pons, Richard Rogerson, Wolfram Schlenker, and seminar participants at Princeton University, the University of Birmingham, the London School of Economics, Johns霍普金斯·塞斯(Hopkins Sais),圣路易斯联邦(St. Louis Fed),2023年NBER秋季关于气候变化对农业部门的分配影响的会议,2023年秋季COASE项目会议,2024年的204年Assa会议,气候变化研讨会的宏观经济含义以及哈佛农业和气候变化变化的工作工程。Luong Nguyen提供了出色的研究援助。
* We thank Daron Acemoglu, Francesco Amodio, Costas Arkolakis, David Atkin, Kerem Cosar, Banu Demir, Xiang Ding, Dave Donaldson, Jonas Hjort, Amit Khandelwal, Sam Kortum, Rocco Macchiavello, Thierry Mayer, Ameet Morjaria, David Nagy, Ezra Oberfield, Andrii Parkhomenko,Michael Peters,Giacomo Romanini,Daniel Sturm,Alireza Tahbaz-Salehi,Mathias Thoenig,Daniel Xu,Ekaterina ekaterina Zhuravskaya以及各种研讨会和会议的参与者以及会议。我们感谢Serhii Abramenko,Artyom Lipin,Ella Sargsyan,Martin Strobl,尤其是Aruzhan Nurlankul的精湛研究帮助。该项目已从玛丽·斯库洛多夫斯卡·弗兰斯(Marie Sklodowska-Curie)赠款协议号870245。†巴塞罗那经济学学校和CEPR大学庞贝·法布拉大学(E-Mail:vasily.korovkin@upf.edu)。‡MIT Sloan管理学院和CEPR(电子邮件:makarin@mit.edu)。 §波士顿大学(电子邮件:miyauchi@bu.edu)。‡MIT Sloan管理学院和CEPR(电子邮件:makarin@mit.edu)。§波士顿大学(电子邮件:miyauchi@bu.edu)。
∗ Heldring:美国西北大学凯洛格管理学院,2211 Campus Drive,埃文斯顿,伊利诺伊州 60208,美国;电子邮箱:leander.heldring@kellogg.northwestern.edu。网站:www.leanderheldring.com。Robinson:芝加哥大学哈里斯公共政策学院和政治科学系,1307 E 60th Street,芝加哥,伊利诺伊州 60637,电子邮箱:jamesrobinson@uchicago.edu。Vollmer:德国哥廷根大学经济学系,Platz der Göttinger Sieben 3,德国;电子邮箱:svollmer@uni-goettingen.de。我们要感谢 Daron Acemoglu、Robert Allen、Joshua Angrist、Mattia Bertazzini、Rui Pedro Esteves、Steven Pincus 以及波恩/科隆历史市场与政策研讨会、briq 研究所、查普曼大学、克莱蒙费朗、哥廷根、NBER DAE 2021 年春季会议、西北大学、纽约大学、奥斯陆、UBC 和芝加哥大学的研讨会参与者提供的有益评论。我们要感谢 Ann-Charline Weber 和 Parker Whitfill 提供的出色帮助和反馈。还要感谢 Lauren Futter、Thiviya Kumaran、Daniel Lowery、Amol Pai 和 Meghana Nuthanapathi 提供的宝贵研究协助。
∗ ifo 研究所和曼海姆经济与经济研究所,lipowski@ifo.de 我非常感谢 Anna Salomons 和 Ulrich Zierahn-Weilage 的建议和支持。对于有帮助的评论和对话,我感谢 Daron Acemoglu、Melanie Arntz、David Autor、Eduard Br¨ull、Christian Dustmann、Guido Friebel、Katja G¨orlitz、Maarten Goos、Simon J¨ager、Morten Olsen、Harald Pfeifer、Pascual Restrepo、Johannes Schmieder、Anna Waldman-Brown 和 Nicolas Ziebarth。我感谢 EEA(巴塞罗那)、EALE(布拉格)、TPRI(波士顿)、未来技能会议(LISER)、ces-ifo 技能再培训和技能短缺暑期学院(威尼斯)、教育和职业培训经济学领导机构会议(苏黎世)以及波恩大学、法兰克福金融与管理学院、慕尼黑 ifo、IWH Halle、IZA、慕尼黑 LMU、曼海姆大学、柏林 Rockwool 基金会、乌得勒支大学和曼海姆 ZEW 的内部研讨会的会议和研讨会参与者。该项目由莱布尼茨协会通过海德堡大学莱布尼茨应用劳动经济学教授职位(P56/2017)和曼海姆 ZEW 提供资金支持。
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出,但目前收效甚微。那么,这笔巨额支出会带来回报吗?麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度,Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限,而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的,无法证明其成本合理,而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度,即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了,我们也会探讨当前的芯片短缺(与 GS 的 Toshiya Hari 一起)和迫在眉睫的电力短缺(与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起)是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制,我们仍然看到人工智能主题的运行空间,要么是因为人工智能开始兑现其承诺,要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
takuya uehata(日本京都大学)Yamada(日本京都大学)Daisuke Ori(日本京都大学)Alexis Vandenbon(日本京都大学,日本京都大学)Amir Giladi(以色列科学学院)Adam Jelinski(weizmann Instraizhir) (日本京都大学)Hitomi Watanabe(日本京都大学)Kazuhiro Takeuchi(日本京都大学)Kazunori Toratani(日本京托大学,日本京都大学)Takashi Mino(日本京都大学,日本)HISANORI KIRYU(日本)托尔伊大学(University the University of Tokanori kiryu) Tsujimura(日本荷马科医科大学)Tomokatsu Ikawa(日本东京科学大学)kondoh(日本京都大学)Markus Landthaler(MaxDelbrück,德国分子医学中心)阿米特(以色列魏兹曼科学学院)雅amoto(日本京都大学)Masaki Miyazaki(日本京都大学生命与医学科学研究所)Osamu Takeuchi(日本京都大学)
∗本文在标题“全球价值链和业务周期”标题下取代了先前循环的版本。I thank Daron Acemoglu, George Alessandria, Pol Antr`as, David Baqaee, Giacomo Calzolari, Vasco Carvalho, Russell Cooper, Rafael Dix-Carneiro, Juan Dolado, David Dorn, Matt Elliott, Matteo Escud´e, Dalila Figueiredo, Mishel Ghassibe, David H´emous, Nir Jaimovich,Philipp Kircher,Damian Kozbur,Andrei Levchenko,Michele Mancini,Ramon Marimon,Isabelle M´ejean,Konuray Mutluer,Ralph Ossa,Ralph Ossa,Nitya Pandalai- Nitya Pandalai- Nitya Pandalai- Nitya-nithai- Nitya-nithai- Nitya-nayar-他们的反馈。本文还受益于在EUI举行的研讨会,Collegio Carlo Alberto,巴黎经济学学院,Cerge-ei Prague,CSEF NAPLES,苏黎世苏黎世伦敦皇后大学,HEC蒙特利尔大学,HEC MONTREAL,HEC MONTREAL,ECB研究系,EIF意大利银行的GVC会议,法国银行的大型公司会议,国王学院T2M和Gen Workshop。Lorenzo Arc`A,Elie Gerschel和Lorenzo Pesaresi提供了出色的研究帮助。所有其余错误都是我的。†Alessandro.ferrari@econ.uzh.ch.ch
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册,编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作,包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生,以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。