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Enregistrement W3126024327

The Role of the Structural Transformation in Aggregate Productivity

2007· preprint· en· W3126024327 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityEconomicsAgricultureAgricultural productivityLabour economicsAggregate (composite)Multifactor productivityEconomic geographyTotal factor productivityMacroeconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the role of sectoral differences in labor productivity in explaining the process of structural transformation – the secular reallocation of labor across sectors – and the time path of aggregate productivity across countries. Using a simple model of the structural transformation that is calibrated to the growth experience of the United States, we measure sectoral labor productivity differences across countries. Productivity differences between rich and poor countries are large in agriculture and services and smaller in manufacturing. Moreover, over time, productivity gaps have been substantially reduced in agriculture and industry but not nearly as much in services. In the model, these sectoral productivity patterns generate implications that are broadly consistent with the cross-country evidence on the structural transformation, aggregate productivity paths, and relative prices. We show that productivity catch-up in industry explains about 50 percent of the gains in aggregate productivity across countries, while low relative productivity in services and the lack of catch-up explains all the experiences of slowdown, stagnation, and decline observed across countries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,241 · 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