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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
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