Understanding China's Growth: Past, Present, and Future
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The pace and scale of China's economic transformation have no historical precedent. In 1978, China was one of the poorest countries in the world. The real per capita GDP in China was only one-fortieth of the U.S. level and one-tenth the Brazilian level. Since then, China's real per capita GDP has grown at an average rate exceeding 8 percent per year. As a result, China's real per capita GDP is now almost one-fifth the U.S. level and at the same level as Brazil. This rapid and sustained improvement in average living standard has occurred in a country with more than 20 percent of the world's population so that China is now the second-largest economy in the world. I will begin by discussing briefly China's historical growth performance from 1800 to 1950. I then present growth accounting results for the period from 1952 to 1978 and the period since 1978, decomposing the sources of growth into capital deepening, labor deepening, and productivity growth. But the main focus of this paper will be to examine the sources of growth since 1978, the year when China started economic reform. Perhaps surprisingly, given China's well-documented sky-high rates of saving and investment, I will argue that China's rapid growth over the last three decades has been driven by productivity growth rather than by capital investment. I also examine the contributions of sector-level productivity growth, and of resource reallocation across sectors and across firms within a sector, to aggregate productivity growth. Overall, gradual and persistent institutional change and policy reforms that have reduced distortions and improved economic incentives are the main reasons for the productivity growth.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
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