Product market regulation and productivity convergence
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Notice bibliographique
Résumé
In this article we investigate the effect of product market regulation on the international diffusion of productivity shocks. The results indicate that regulations that restrict competition slow the process of adjustment through which best practice production techniques diffuse across borders and new technologies are incorporated into the production process. This effect is reflected in cross-country differences in ICT investment and speeds of catch up of sectoral productivity, which are significantly influenced by differences in product market regulation. Thus, persisting cross-country differences in product market regulation can partially explain the recent observed divergence of labour productivity in OECD countries, given the emergence of new general purpose technologies over the 1990s. In the case of Canada, the results suggest that remaining regulatory barriers to competition in a few key non-manufacturing sectors may have prevented the economy from benefiting to the full extent from high productivity growth rates in the United States and other productivity leaders. ONE OF THE ECONOMIC PARADOXES of the past decade was that GDP per capita diverged across OECD countries even as policies con-verged in many areas, such as macroeconomic stabilization and product market regulation. The paradox was particularly striking in pro-ductivity performance across countries, the major driver of divergence in GDP per capita. Spectacular productivity growth acceleration in some countries, in primis the United States, was matched by continued stagnation or even decel-eration in many continental EU countries. Yet, product market policies, which are thought to affect productivity growth, became increasingly market-oriented everywhere, with privatiza-tion and liberalization spreading throughout the OECD area. How can this be reconciled with the idea that institutional change and produc t marke t r e fo rms sh ou ld l ead to improved productivity performance? This article argues that it is not only institu-tions and policies per se that mattered for explaining the productivity episodes from the late-1990s, but also the relationship between the
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 découle