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Enregistrement W2122404728 · doi:10.7202/601018ar

Investissement, progrès technique et croissance économique

2009· article· en· W2122404728 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Davenport

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInvestment functionPost-Keynesian economicsInvestment (military)Keynesian economicsGrowth theoryDistribution (mathematics)UnemploymentIncome distributionNeoclassical economicsGrowth modelGrowth accountingEndogenous growth theoryEconometricsMacroeconomicsMathematical economicsMathematicsProductivityHuman capitalMarket economyProduction (economics)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper combines a critical review of the current state of the theory of economic growth with some suggestions for new directions in growth theory. The development of the neoclassical theory of growth and distribution is surveyed, with emphasis on the distribution theory of J.B. Clark, the regression analysis of C.W. Cobb and P.H. Douglas, the growth accounting of R.M. Solow and E.F. Denison, and the reswitching controversy, involving critical contributions by Joan Robinson, Piero Sraffa, and Luigi Pasinetti. Neoclassical growth models, including vintage models, are based on the theoretical separation of investment and technical change, which leads to the curious conclusion that investment is not a central part of the growth process. Post-Keynesian growth models, such as those of Nicholas Kaldor and John Cornwall, deny that such a separation is theoretically or empirically meaningful, and instead put investment at the heart of the growth process. The paper constructs a growth model along post-Keynesian lines, in which the growth rate, the distribution of income, and the normal unemployment rate are endogenous functions of the propensity to invest.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 GPT0,270
Écart entre enseignants0,194 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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