Notice bibliographique
Résumé
is a prevalent feature of these economies, and it may be important in explaining their poor economic performance.2 Because high volatility in economic activity in the region often masks the underlying flat or negative trends in economic performance, I focus on trended data on GDP per capita.Using data for ten Latin American countries, I report the following facts about the development problem in Latin America.3 First, between 1960 and 2009, Latin America features low and declining GDP per capita relative to the United States.Second, a decomposition of GDP per capita reveals that none of the difference is explained by differences in the quantity of work hours, while less than 20 percent of the difference is explained by a lower employment-topopulation ratio in Latin America.The bulk of the difference in income stems from low GDP per labor hour (that is, labor productivity) in Latin America relative to the United States.Third, when I decompose GDP per hour using an aggregate production function that includes physical and human capital as inputs, I find that almost none of the difference is explained by systematic differences in the ratio of physical capital to output and that some of the difference is explained by differences in the quality and quantity of human capital.More importantly, most of the difference stems from differences in total factor productivity (TFP).This emphasis on the role of TFP in explaining the economic performance of Latin America is consistent with the earlier analyses.4 I argue that in the context of a model with physical and human capital accumulation, TFP in Latin America only needs to be about 60 percent that of the United States to account for a 25 percent ratio of GDP per hour.Fourth, I report labor productivity in agriculture, industry, and services and argue that aggregate productivity differences between Latin America and the United States are not the result of sector-specific distortions.Therefore, I seek an economywide explanation for low productivity in Latin America.Given these facts, I then consider a model in which institutions and policy distortions in Latin America cause relative measured TFP to be 60 percent of the U.S. level.The model follows Restuccia and Rogerson in extending the neoclassical growth model to allow for establishment heterogeneity.5 This framework has been used extensively in empirical applications of productivity 2. The extensive literature on volatility and growth finds a strong empirical negative relationship between volatility and long-run growth; see, for instance, Ramey and Ramey (1995); Hnatkovska and Loayza (2005); Aghion and Banerjee (2005).3. The countries are Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Ecuador, Mexico, Peru, Uruguay, and Venezuela.See the data appendix for more details.4. See, for example, Elias (1992);
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».