Will fast productivity growth persist
Notice bibliographique
Résumé
Strong productivity growth is essential for improving living standards and can have an important impact on economic policy, yet economists are far from being experts at predicting when the trend of productivity growth might shift. In the 1960s, productivity growth boomed, growing at an average annual rate of 2%. It weakened in the early 1970s, and for the next two decades or so averaged an annual growth rate of only about 1%. Then, in the mid-1990s, productivity growth boomed again, averaging about a 3 % annual rate from the last quarter of 1995 through the middle of 2004. These shifts were not predicted and were generally not widely recognized until years after they occurred. Considering that, since the middle of 2004, productivity growth has averaged only about 1 % per year, it may be time to ask whether this is just a "pause " in the boom that started in the mid-1990s or a shift back to the growth rates seen in the 1970s and 1980s. This Economic Letter begins to answer this question by focusing on the factors that underlay the most recent productivity boom and what they may portend for the future. Information and communications technology and the productivity surge Technological innovation is often associated with productivity booms. The most obvious such innovations in recent decades have been in the production of information and communications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».