Titolo della tesi: Essays on Growth Accelerations, Knowledge Transmission, and the Hidden Costs of Artificial Intelligence
Questa tesi studia la crescita economica e gli effetti del cambiamento tecnologico sul benessere degli agenti economici. In particolare, analizza i determinanti empirici delle accelerazioni della crescita, il ruolo della spesa pubblica produttiva e della trasmissione internazionale di conoscenza nei processi di convergenza, e le implicazioni di benessere dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) in presenza di esternalità nei mercati dei prodotti.
Il Capitolo 1 esamina le accelerazioni della crescita del PIL pro capite utilizzando un ampio dataset panel di paesi dal secondo dopoguerra. Dopo aver identificato gli episodi di accelerazione e aver trattato in modo rigoroso, dal punto di vista econometrico, le proprietà delle serie storiche, il capitolo mostra che l’accumulazione di capitale fisico predice significativamente le accelerazioni, ma in modo robusto solo nelle economie già relativamente ricche di capitale.
Il Capitolo 2 sviluppa un modello AK multi-paese con trasmissione internazionale di conoscenza in un contesto leader–follower. Il meccanismo centrale è una soglia di capacità di assorbimento, misurata come capitale pro capite relativo al leader: sotto soglia, la spesa pubblica produttiva sostiene la crescita di lungo periodo e gli effetti di spillover sono limitati; sopra soglia, gli spillover di conoscenza diventano operativi e guidano la convergenza, mentre la spesa pubblica non mostra effetti sui tassi di crescita di lungo periodo. L’evidenza empirica, basata su stimatori Dynamic Common Correlated Effects, identifica una soglia statisticamente significativa e mostra che gli spillover si attenuano man mano che il divario tecnologico si riduce.
Il Capitolo 3 propone un modello teorico che formalizza un nuovo meccanismo finora documentato soprattutto su base sperimentale, ma potenzialmente rilevante anche a livello macroeconomico. Spostandosi alla frontiera tecnologica, studia un trade-off: l’AI può aumentare la produttività, ma anche rendere i prodotti più simili. In un modello di equilibrio generale con concorrenza monopolistica e imprese eterogenee, l’AI agisce tramite un canale “ecosistema” (riduzione dei costi fissi, maggiore entrata, più varietà) e un canale “monocultura” (minore distintività percepita, minore valore della varietà). La tesi caratterizza quando i costi di monocultura possono prevalere e discute la politica correttiva ottimale.