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Enregistrement W2583404358 · doi:10.1162/asep_a_00490

China's Growth Slowdown and Prospects for Becoming a High-Income Developed Economy

2017· article· en· W2583404358 sur OpenAlexaff
Ding Lu

Notice bibliographique

RevueAsian Economic Papers · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsChinaTotal factor productivityIndustrialisationPer capita incomeProductivityHuman capitalDemographic dividendCapital accumulationDevelopment economicsMiddle income trapCapital (architecture)Per capitaMacroeconomicsEconomic growthMarket economyPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After decades of hyper growth, China's economy has slowed significantly in recent years, causing widespread anxiety both within and outside the country. Although economists have not reached a consensus about China's growth potential, it is undeniable that the country has switched gears toward a “new normal” of moderate growth amidst ongoing structural change. To assess China's growth performance and prospects, this study modifies Masahiko Aoki's analytical framework of a unified growth theory into a multi-sector model and applies it to identify the sources of China's per capita income growth in recent decades. The analysis confirms Aoki's early observation that China entered the so-called “Kuznets phase” of development in the 1980s, which then became overlapped by the H-phase, in which human capital–based growth is characterized by high labor productivity growth. This study provides evidence that China's labor productivity growth has been predominantly driven by fixed capital formation. It also reveals that the Kuznets effect (with its labor reallocation effect) has now passed its peak and is fading away. The most alarming finding is that net total factor productivity (TFP) growth in the latest period has slowed to a near halt. This trend is particularly worrisome given that China has exhausted its past demographic dividend and its industrial structure has evolved to the end of industrialization stage. Meanwhile, demographic projections clearly indicate that China has entered what Aoki defined as the development phase of “post demographic transition.” Whether China can reverse the downward trend of TFP growth will determine how soon it can achieve the goal of becoming a high-income developed economy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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