Sources of long run economic growth in Russia before and after the global financial crisis
Notice bibliographique
Résumé
Although productivity decline in the global economy was observed before 2008, the global financial crisis of 2008 stimulated study of its source. In this context, recent literature mentions inefficient investments in machinery, human capital, and organizational processes. This can include skill mismatch and the lack of technology diffusion from advanced to emerging industries and firms. To what extent is this global view helpful in understanding recent productivity decline in the Russian economy? The present study reports that at least some of these sources can be observed in Russia as well. Using conventional industry growth accounting, it compares pre- and post-crisis sources of growth for the Russian economy. Specifically, it presents aggregate labor productivity growth as the sum of capital intensity and total factor productivity (TFP) growth in industries, and the contribution of labor reallocation between industries. It shows that the stagnation of 2008-2014 is more the result of the TFP decline and the deterioration of the allocation of labor than the lack of capital input. Moreover, the TFP decline started in Russia a few years before the crisis, as it did in major global economies, such as the United States, OECD countries, China, and Brazil. At the same time, relatively stable capital intensity made the Russian pattern to some degree similar to resource abundant Australia and Canada. Furthermore, the contribution of information and communications technology capital to labor productivity growth in Russia declined after2008, which could have also hampered technology diffusion. Finally, the structure of the flow of capital services in Russia changed after 2008. Before the crisis, the contribution of machinery and equipment dominated, while after the crisis, construction provided the lion's share of capital input.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».