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Enregistrement W3125858383

Intangible Capital and Productivity Growth in Canada

2012· preprint· en· W3125858383 sur OpenAlexaboutno aff
John R. Baldwin, Wulong Gu, Ryan J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityDepreciation (economics)National accountsProductivityEconomicsGrowth accountingOrder (exchange)Capital (architecture)Investment (military)Gross domestic productCapital Consumption AllowanceNational Income and Product AccountsStock (firearms)Fixed capitalMacroeconomicsTotal factor productivityCapital formationHuman capitalFinanceEconomic growthEngineeringGeographyFinancial capital
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intangible capital consists of investments that do not take on the solid, physical characteristics of machinery and equipment or buildings. Nevertheless, such investments have some of the properties of other types of investments in that they yield long-lasting benefits as a result of expenditures that are made today. In the National Accounts, these expenditures need to be capitalized rather than expensed as intermediate materials for purposes of estimating gross domestic product (GDP). Recent papers have considered issues surrounding the measurement of intangibles. Baldwin et al. (2005) discussed issues surrounding research and development (R&D). They noted that R&D is only one of the components of innovation expenditures. Baldwin et al. (2009) extended the measurement of intangible investments beyond that of just R&D. At the heart of intangible investments, of course, are software and R&D. However, intangible investments also consist of purchased science services, own-account scientific services, exploration expenses in the resource sector, and advertising expenditures, because these create an intangible asset and yield long-term benefits. This paper extends the authors' previous work in three ways. First, it expands it into several new areas--what are referred to as economic competencies. These involve primarily investments in human capital--via management and training investments as well as management consulting services. This not only provides broader coverage; it also allows cross-country comparisons of Canada to the United States. Second, this paper moves from just measuring investment to also developing capital stock estimates. This requires assumptions about depreciation rates. In both instances, the paper adopts assumptions similar to those used elsewhere in developing estimates for the United States, in order to ensure comparability. Third, the paper incorporates the estimates of intangible capital into the growth-accounting framework so as to understand how it is related to productivity growth. A comparison of Canada and the United States in this regard is also provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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