Межстрановой анализ отраслевой производительности труда и душевого ВВП в 1991-2008 годах
Notice bibliographique
Résumé
The work presents labor productivity estimates from 1991 to 2008 for 17 countries on industry ISIC. 3 – level (calculations for the whole economy-level last till 2012 year). The group of countries includes USA, Canada, Brazil, Russia, Japan, China, Australia and number of major European econo-mies. The goal is to investigate Russia`s industries comparative progress, productivity gap changes and asses possible sources for technology borrowing. In contrast to previous works analysis captures dy-namics of wider country grouping on more detailed industry level. Productivity is calculated as value added per hour worked for the following industries: agriculture, hunting, forestry and fishing (A+B), mining, electricity, gas and water supply (C+E), manufacturing (D), construction (F), wholesale and re-tail trade, hotels and restaurants (G+H), transport (I) and others (J-P). After period of transition Russia has reached own 1991`s level of productivity (per worker) and per capita GDP in 2004 and 2005-2006 years respectively. But if we measure Russia`s productivity or per capita GDP in terms of US levels, the question of reaching 1991 level has no unequivocal answer. It depends on preferred estimation methodology of catching up development, more precisely, on way of converting productivity and per capita GDP to common currency: use general accepted constant prices and constant PPP methodology (as in ((Maddison, 1995) and OECD, BLS USA, PWT calculations), or use current (benchmark) PPPs (WB data) to asses relative (to US) performance of Russia. Reasons of faster per capita GDP growth comparing to labor productivity in Russia in 2000s are explained. In 2008 productivity (per hour) gap between Russia and US was approximately threefold, com-paring with European countries – twofold. Sectoral productivity analysis shows that such a differences in some industries are even greater: up to 4 times in agriculture and transportation comparing with US and 13.5 times in mining and energy sectors (C+E I.S.I.C.) comparing with Norway. Such productivity gaps are the evidence of technological weakness of Russian economy, but also it implies the possibility of catching up by means of technology borrowing. Perspective sources for technology borrowing are identified for Russia`s industries. To asses Russia`s gap in agricultural efficiency and estimate perspective sources for technology borrowing, more detailed comparative analysis is done using indicators such as output per worker, output per hectare of arable land, labor intensity (workers per hectare of arable land), capital intensity and others.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».