Link education to industrial upgrading: a comparison between South Korea and China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Why is the “education to industrial innovation” equation not working in China? Why has education development contributed to South Korea’s success but not promoted technology development and industrial upgrading in China? The purpose of this paper is to compare South Korea and China and try to address that puzzle. The author will also identify which mediating factors are crucial in linking education development to industrial innovation and industrial upgrading. Design/methodology/approach – This study will use the historical comparative method to compare South Korea and China. The author will try to explore the differences in education and industrial upgrading in the two countries, and identify which factors are producing different educational development effects, mainly by narrative comparison. Data will mainly come from online databases such as Statistics Korea, the Center on International Education Benchmarking, the UNESCO Institute for Statistics, China Education Statistics and the World Bank, as well as from second-hand resources. Findings – In summary, this research has revealed that education itself or the production of human capital may not be sufficient conditions for technology innovation or industry upgrading. For human capital to affect industrial upgrading positively, it is not enough for the Chinese government just to invest in education. Other intermediating market and social contexts are crucial too, especially the allocation of resources between the private and the public sectors, and the existence of a proper employment structure. Originality/value – The role of education in economic development for the developing world is debated a lot. However, there is little development study research which directly explores the relationship between education and industrial upgrading via macroeconomic analysis. In a globalized world, the situation of international industrial value chains is an important element for sustainable long-term development. Industrial structures and their transformation are becoming more and more important for developing countries. While most past research has treated the absorbing economy’s structure as a condition that determines education’s contribution to development, this paper will treat the industrial structure as the dependent variable, and analyze how education would contribute to the upgrading of industrial structure and, in turn, be of benefit to sustainable economic development.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».