MARC

 008240221s2023        ulk                      00        kor
■001000016933430
■00520240214101245
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379773380
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30529125
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aFan,  Rong.
■24510▼aThree  Essays  on  Technology  and  Human  Capital▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bIndiana  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(238  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Guler,  Bulent;Walker,  Todd  B.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Indiana  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation  is  about  the  impact  of  new  technology  and  how  people  would  adjust  to  the  new  technological  environment.  The  first  chapter  studies  the  interaction  between  human  capital  and  automation.  My  main  findings  are:  (i)  human  capital  and  automation  are  racing  against  each  other.  Human  capital  accumulation  decreases  the  automation  level  and  increases  the  labor  share  by  0.33%;  (ii)  uneven  responses  of  skilled  and  unskilled  workers  amplify  inequality,  explaining  77%  of  the  wage  premium  increase.  In  the  second  chapter,  I  explain  the  slow  jobless  recovery  after  the  Great  Recession  to  be  the  result  of  a  mismatch  between  worker  skill  and  firm  technology.  The  mismatch  increases  both  the  level  and  volatility  of  unemployment  while  it  decreases  the  labor  force  participation  rate,  mainly  by  increasing  the  probability  of  matching  failure.  I  find  an  increased  mismatch  in  2007-2013,  increasing  the  unemployment  rate  level  and  volatility  and  decreasing  the  labor  force  participation  rate.  Counterfactual  experiments  show  that  unemployment  insurance  can  improve  the  matching  quality,  and  subsidies  to  training  can  reduce  the  mismatch  by  stimulating  human  capital  investment.  The  third  chapter  is  coauthored  with  Todd  Walker,  and  we  examine  how  the  introduction  of  Central  Bank  Digital  Currency  (CBDC)  impacts  small  open  economies  (SOE).  Our  main  results  are:  (i)  CBDC  always  increases  the  welfare  of  financially  unconstrained  households;  however,  it  increases  the  welfare  of  constrained  households  when  the  cost  of  carrying  cash  is  higher  enough  and  when  the  government  purchase  level  is  sustainable;  (ii)  CBDC  increases  the  fiscal  income  of  the  government  and  increases  the  fiscal  sustainability;  (iii)  CBDC  improves  the  terms  of  trade  as  it  strengthens  the  domestic  currency.  In  the  extension  of  the  model,  I  consider  a  non-competitive  banking  sector  and  dollarization.
■590    ▼aSchool  code:  0093.
■650  4▼aComputer  science.
■653    ▼aNew  technology
■653    ▼aAutomation
■653    ▼aCentral  Bank  Digital  Currency
■653    ▼aSmall  open  economies
■653    ▼aLabor  force  participation  rate
■653    ▼aHuman  capital
■690    ▼a0501
■690    ▼a0510
■690    ▼a0984
■71020▼aIndiana  University▼bEconomics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0093
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933430▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서