Productivity – your countries need you!
Notice bibliographique
Résumé
Increased global productivity could boost real wages, consumption, fiscal positions and alleviate fears of secular stagnation. But will it? Puzzles relate to the longer term global slowdown and to some countries' recent productivity‐less recoveries in jobs. We assess various explanations including mismeasurement, secular stagnation, financial sector malfunction and increased labour market flexibility. Our baseline forecast is for a moderate pro‐cyclical recovery in productivity but we show how downside risks imply it could be anaemic. Sustained weak productivity is a secular issue. Eight years after 2007, median productivity growth in OECD economies is less than Japan's was eight years into its lost decade. Aspects of secular stagnation and balance sheet adjustment have contributed. Measurement error may have played a role over the longer term. Recent experience divides recoveries into “haves” and “have nots” in terms of productivity and employment. The UK may finally be emerging from a “productivity‐less” recovery in employment after 2011; Spain and the Netherlands have experienced jobless recoveries in productivity; others, such as Canada and Sweden, have experienced pro‐cyclical (typically weak) recoveries in productivity; Italy hardly got going in either direction. Most theories provide, at best, a limited explanation for recent weak productivity performance. These include data mis‐measurement, increased labour market flexibility, financial sector malfunction and supply side secular stagnation. On balance, we think that a modest productivity bounce‐back could be imminent, caused by some demand recovery, tighter labour markets in major economies, higher real wages and firms deciding to invest more in capital, which enhances productivity and points the global economy towards normality. We also illustrate how global risk scenarios could dampen recovery. Negative skews imply mean G7 productivity growth across the scenarios would be an anaemic 1.1% in 2016, 0.5 percentage points (pp) lower than the baseline.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,207 | 0,175 |
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 ».