Accounting for Growth Effects of Age Structure Transition through Public Education Expenditure: New Macroeconomic Evidence from India
Notice bibliographique
Résumé
This article quantifies the growth effects of age structure transition through current public education expenditure. Using the National Transfer Accounts’ (NTA) First Demographic Dividend (FDD) model, growth effects are accounted by the impact of current public education expenditure on economic support ratio (ESR) and labour productivity through human capital investments. The results offer new macroeconomic evidence. Age structure transition reduces the education dependency ratio (EDR) by all levels of education but the highest in the elementary education. This impacts on a long-term decline in enrolment in elementary education where the current gross enrolment ratio (GER) is close to 100 per cent and a decline in current public education expenditure. Other things being equal, the resultant potential savings, or the availability of extra budgetary resources, is a new way of financing the investment requirements for secondary and higher education with the aim of increasing national economic growth through human capital investments. In particular, growth effects are shown to be positive, higher and longer up to 2050, if the current public education spending is reallocated more for the secondary and higher education. Surprisingly, growth effects are explained less by the ESR than labour productivity. This justifies a higher human capital investment to enhance labour productivity for attainment of higher economic growth. The afore- mentioned macroeconomic framework, results and implications are of general relevance for other developing countries in South Asia and elsewhere in the world. JEL Classification: E65, H52, J11
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».