Improving the <scp>SNA</scp>: Alternative measures of output, input, income, and productivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current System of National Accounts (SNA) Gross Domestic Product (GDP) concept does not measure the income generated by the production sector since it includes depreciation and excludes capital gains and losses on assets used in the production sector. The paper suggests an accounting framework that measures the income generated by the production sector of an economy and implements this measure using the Augmented Productivity Database (APDB) developed by Asian Productivity Organization and Keio University for China over the years 1970–2020. Real gross and real net income generated by the Chinese production sector are decomposed into explanatory factors including TFP growth using the framework suggested by Jorgenson and Diewert and Morrison. TFP growth is further decomposed into technical progress and inefficiency components using the nonparametric approach developed by Diewert and Fox. The APDB has estimates for the price and quantity of agricultural, industrial, commercial, and residential land used in China. The paper argues that changes in land use should be treated in the same manner as inventory change and added to the alternative output measures. It turns out that Jorgensonian user costs for land are frequently negative. The problems associated with negative user costs are discussed in the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».