THE CONTRIBUTION OF HUMAN CAPITAL TO CHINA'S ECONOMIC GROWTH
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a human capital measure in the sense of Schultz (1960) and then reevaluates the contribution of human capital to China's economic growth.The results indicate that human capital plays a much more important role in China's economic growth than available literature suggests, 38.1% of economic growth over 1978-2008, and even higher for 1999-2008.In addition, because human capital formation accelerated following the major educational expansion increases after 1999 (college enrollment in China increased nearly fivefold between 1997 and 2007) while growth rates of GDP are little changed over the period after 1999, total factor productivity increases fall if human capital is used in growth accounting as we suggest.TFP, by our calculations, contributes 16.92% of growth between 1978 and 2008, but this contribution is -7.03% between 1999 and 2008.Negative TFP growth along with the high contribution of physical and human capital to economic growth seem to suggest that there have been decreased in the efficiency of inputs usage in China or worsened misallocation of physical and human capital in recent years.These results underscore the importance of efficient use of human capital, as well as the volume of human capital creation, in China's growth strategy.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».