New BEA-BLS Estimates of the Sources of U.S. Economic Growth between 1987 and 2016
Notice bibliographique
Résumé
This article describes new historical statistics for the BEA-BLS integrated industry-level production account. The dataset includes KLEMS and integrated MFP measures that are consistent with the official BEA GDP by Industry statistics and now covers 1987-2016. The most important source of economic growth over the period was the accumulation of capital input. More than three quarters of the contribution of capital was driven by the accumulation of capital inputs in the service sector. The next most important source of economic growth over the period was the accumulation of labour input. Growth in labour input in the services sectors accounted for almost all the economy-wide contribution of labor input. MFP growth accounted for about twenty percent of aggregate economic growth. Of this, the manufacturing sector contributed more than half of this growth, but almost all of this was due to growth in MFP of the computer electronic products industry. Finally, the new dataset shows that the decline in the aggregate income share paid to labour in the manufacturing sector was mostly due to a decrease in the share of income paid to workers without a college degree. In contrast, workers with a college degree accounted for most of the increase in the income share of labour in the service sectors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».