The Implications of Labour Productivity and Labour Costs on the South African Economy
Notice bibliographique
Résumé
The research has shown that labour productivity growth has been slowing down.This trend is suggesting that the gains in the quality of employment in several regions of the world might be difficult to sustain.Furthermore, the South African workers were found to have the greatest amount of unproductive time and they are said to be having one of the lowest employee productivity stats in the world.The purpose of this study was to investigate the implications of labour productivity and labour costs on the South African economy.The Ordinary Least Square (OLS) based Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach was employed to analyse the quarterly time series data from 1998 to 2018.Since South Africa is faced with several challenges such as high levels of unemployment, higher wage bills and high levels of poverty; this study is envisaged to provide an empirical evidence to policymakers and union leaders alike to begin to recognise more fully the importance of labour productivity and labour costs towards economic growth.The results indicate that labour productivity has a significant positive impact on economic growth however labour costs have a significant negative impact on the economy of South Africa.Policy formulation should focus on policies that can help to improve the quality of the labour force in order to achieve desired economic growth levels that can help to increase the levels of employment and the reduction of poverty.Similarly, both the workers and the labour unions should be cautious not to milk the cash cow until it dies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».