India’s 1970s-1990s Step-wise Growth Acceleration: Causes and Impacts
Notice bibliographique
Résumé
To lower poverty and to raise living standards, many developing countries need to attain and maintain fast, pro-poor growth. Arguably the most important acceleration to occur over the last half-century has been India’s. The country had suffered both low average income and slow growth over most of its first three post-Independence decades. Unlike the short and clear-cut periods of “take-off†experienced by many countries, India’s appears to have been a two or three step process beginning in the 1970s and ending with the upward ratcheting of the early 1990s. A striking feature was the small increase in the (constant price) investment rate, implying that the dominant proximate cause of acceleration was increasing efficiency in the use of resources. Possible factors at work include the shift away from the Mahalinobis model, the liberalization and improvement in business atmosphere, the Green Revolution, and the creation of many new bank branches which raised national savings. Inequality appears to have changed little during the accelerations of the late 1970s and 1980s but it rose significantly during that of the 1990s. Even then, however, the income growth of the poorer groups, including agricultural wage earners and casual non-agricultural workers, was strong.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».