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Enregistrement W3142421406

What Explains the Rising Profit Share in Canada

2020· article· en· W3142421406 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Sharpe, Cristina Blanco Iglesias, Myeongwan Kim

Notice bibliographique

RevueCSLS Research Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross profitEconomicsWage shareEarnings per shareMeasures of national income and outputNet profitIncome sharesProfit (economics)Share capitalIncome distributionNational accountsValuation (finance)Labour economicsNet national incomeMonetary economicsBusinessGross incomeMarket economyFinanceEarningsCorporate governanceTax reformState income taxWage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of the gains of economic growth among workers and corporations has evolved over time. While an extensive body of literature has studied the fall in the share of labour income in the gross domestic product (GDP), less attention has been paid to the development of the components of its counterpart, the capital share. In the system of National Accounts, the capital share of income can be broken down into net operating surplus and net mixed income (which includes corporate profits before taxes, net interest paid, net other payments and inventory valuation adjustment, and net mixed income) and capital consumption allowances (CCA). This report contributes to the discussion on the rising capital share by studying the evolution of the Canadian corporate profit share in the past three decades using both financial and national accounts data. We analyze trends at the aggregate and sectoral level and compare the aggregate trends to those in the United States during the same period. We also provide an overview of the structural factors affecting the corporate profit share in Canada. According to national accounts data, the corporate profit share before tax in Canada rose 3.8 percentage points between the 1961-1999 and 2000-2017 periods, an increment that significantly enhanced the surge in the capital share of income. Similarly, the financial corporate profit share of income increased by 7.2 percentage points between 1997 and 2017. This development was widespread, with the profit share increasing in all sectors except mining, quarrying and oil, and gas extraction. It was also concentrated. We find that the financial sector, which accounts for less than one tenth of GDP, was responsible for 33 per cent of the increase in the corporate profit share. Complete time series of the profits data used in this report can be found in a profits database developed as part of this research project.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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