Demographic Origins of the Great Recession: Implications for China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The demographic dividend, that is, the growth of the working age population aged 16 years relative to younger and older age dependents, has often been cited as a crucial component of the accelerated economic growth experienced by disparate countries and regions at different points in time. Generally less emphasized are the ramifications of this process when it occurs in reverse; that is, when the relative size of the working age population begins to shrink. Related to this is the more subtle effect of changes to the age structure of the overall working age population, which can have compounding or offsetting effects in relation to the demographic dividend noted above. This paper explores how these age‐related phenomena were instrumental to both the Great Depression and the Great Recession of 2008. We explore how the generational composition of economic actors and the aging of the baby‐boom worker may have played a role in provoking these remarkable recessionary periods. The reversal of the demographic dividend and the aging of the working age population are factors now contributing to the propagation of the global economic downturn, as witnessed in the example of Japan over the past half‐century. This paper applies the lessons of the Great Depression to offer a forward‐looking analysis of the Chinese economy. China is on the precipice of a significant demographic shift whose implications for economic growth are explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».