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Enregistrement W2110400935

Productivity and Policy Reform in Australia

2002· article· en· W2110400935 sur OpenAlexaboutno aff
Dean Parham

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityAgricultural economicsNatural resource economicsEconomicsBusinessMacroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australia has historically been Canada's poorer cousin. But a pick-up in productivity growth in the 1990s has raised Australian living standards to Canadian levels. In this article, Dean Parham of the Australian Productivity Commission provides an overview of Australian economic performance and the policy reforms that turned around Australia's laggard productivity growth. He first points out that during the first half of the 20th century Australia enjoyed one of the highest levels of labour productivity in the world. But Australia never experienced productivity convergence in the postwar period up to the 1990 and saw its productivity and GDP per capita ranking decline over this period. Productivity growth then picked up in the 1990s, with output per hour advancing 2.3 per cent per year in 1990-2001 compared to 1.5 per cent in 1973-1990. It was increased multifactor productivity growth, not capital deepening, that drove this acceleration. Parham makes the case that policy reforms explain much of Australia's improved productivity performance. He identifies three broad areas of policy reform as particularly important in fostering productivity growth: sharper competition; greater openness to trade, investment and technology; and greater flexibility for businesses to adjust production and distribution processes. These reforms spurred the Australian economy to to embark upon a much delayed productivity catch-up.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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