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Enregistrement W2023019109 · doi:10.1111/1467-6419.00201

Productivity, Technology and Economic Growth: What is the Relationship?

2003· article· en· W2023019109 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Surveys · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésTotal factor productivityEconomicsTechnological changeGrowth accountingProductivityTechnical changeEndogenous growth theoryTechnical progressReturns to scaleMacroeconomicsNeoclassical economicsEconometricsProduction (economics)Economic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between productivity, technology and economic growth has been debated extensively in the endogenous growth, growth accounting, New Economy and policy literature. This paper briefly surveys the literature on total factor productivity (TFP) calculations – the various techniques and problems associated with it. We argue that TFP is not a measure of technological change and only under ideal conditions does it measure the supernormal profits associated with technological change. The critical driving force of economic growth is not the super normal profits that technological change generates but rather the continuous creation of opportunities for further technological development. Six illustrations of when TFP fails to correctly measure these super normal profits are provided. A version Carlaw and Lipsey’s (2003b) model of endogenous general purpose technology‐ driven growth is then utilized to make some progress toward answering Prescott’s (1998) call for a theory of TFP. The model is used to simulate artificial data and connect theoretical assumptions of returns to scale and resource costs to the conditions under which TFP miss‐measures the actual growth of technological knowledge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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