Productivity trends from 1890 to 2012 in advanced countries
Notice bibliographique
Résumé
In order to examine innovation diffusion and convergence processes, we study productivity trends, trend breaks and levels for 13 advanced countries over 1890-2012. We highlight two productivity waves, a big one following the second industrial revolution and a small one following the ICT revolution. The first big wave was staggered across countries, hitting the US first in the Interwar years and the rest of the world after World War II. It came long after the actual innovation could be implemented, emphasizing a long diffusion process. The productivity leader changed during the period under study, the Australian and UK leadership becoming a US one during the first part of the XXth century and, for very particular reasons, also a Norwegian, Dutch and French one at least for some years at the end of the XXth century. The convergence process has been erratic, halted by inappropriate institutions, technology shocks, financial crises but above all by wars, which led to major productivity level leaps, downwards for countries experiencing war on their soil, upwards for other countries. Productivity trend breaks are detected following wars, global financial crises, global supply shocks (such as the oil price shocks) and major policy changes (such as structural reforms in Canada or Sweden). The upward trend break for the US in the mid-1990s is confirmed, as well as the downward trend break for the Euro Area in the same period. The downward trend break observed as early as the mid-2000s for the US leads one to question the future contribution of the ICT revolution to productivity enhancement.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».