Decomposing Multifactor Productivity Growth in Canada by Industry and Province, 1997- 2014
Notice bibliographique
Résumé
Between 1997 and 2014, multifactor productivity (MFP) in Canada's business sector industries grew at an annual rate of 0.02 per cent per year - essentially zero. In this article, we decompose aggregate MFP growth into contributions by industry and province. Two sets of results are presented: one based on the generalized exactly additive decomposition (GEAD) and one based on the CSLS decomposition. The two decomposition methods lead to very different conclusions. The GEAD suggests that the reallocation of inputs to the mining and oil and gas extraction industry in the oil-rich provinces were the primary drivers of MFP growth in Canada while the manufacturing sector, concentrated in Ontario and Quebec, dragged MFP growth down. The CSLS decomposition suggests precisely the opposite: mining and oil and gas was the main hindrance to Canada's MFP performance while manufacturing was the major driver of MFP growth. The disagreement between the two methods is primarily attributable to the fact that the large increase in commodity prices (especially oil prices) over the 1997-2014 period increases the mining and oil and gas industry's contribution to MFP growth according to the GEAD while the CSLS decomposition does not treat such relative price effects as contributors to productivity growth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».