Changes in the world distribution of output-per-worker 1960-98: how a standard decomposition tells an unorthodox story
Notice bibliographique
Résumé
Why have some countries done so much better than others over the recent past? In order to shed new light on this issue, this paper provides a decomposition of the change in the distribution of output-per-worker across countries over the period 1960-98. The main finding of the paper is that most of the change in shape of the world distribution of income between 1960-1998 can be accounted for by a very substantial and previously unrecognized change in the parameters driving the growth process. In particular, we show that the role of capital deepening forces - that is the role of investment rates and population growth in affecting output - increased dramatically over the period 1978-98 versus 1960-78, and that this increase can account for almost all the observed changes in the world distribution. In contrast, we do not find any significant effects coming through non-linear convergence mechanisms or increased importance of education; both of which have played prominent roles in recent discussion of economic performance. Our results therefore highlight that the period 1978-98 was particularly advantageous to countries which strongly favored capital accumulation and hence suggests that research aimed at understanding recent differences in economic performances across countries needs to focus on explaining why the social returns to physical capital accumulation where abnormally high over the period 1978-98.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».